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龙图腾网恭喜江苏瑞蓝自动化设备集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的测试分析方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117589784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311362216.8，技术领域涉及：G01N21/95；该发明授权一种基于深度学习的测试分析方法、系统及存储介质是由汪卫华;戴一丰;张世超设计研发完成，并于2023-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的测试分析方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的测试分析方法、系统及存储介质，获取预设电路板的历史测试图像数据，所述测试图像数据包括高清图像数据与热成像图像数据；将所述历史测试图像数据进行图像预处理并导入基于深度学习的对抗神经网络模型中进行训练数据的生成分析，结合预设电路测试计划，生成训练数据；将所述训练数据导入基于CNN图像识别模型进行训练，实时获取目标电路板的实时测试图像数据；将所述实时测试图像数据导入图像识别模型进行异常区域识别，并生成测试报告，基于测试报告对目标电路板进行评估分析并得到加工评估数据与加工方案修正信息。通过本发明能够实现实时、快速、精准地检测电路板缺陷，进而实现快速提高电路板的成品质量的目的。

本发明授权一种基于深度学习的测试分析方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的测试分析方法，其特征在于，包括：获取预设电路板的历史测试图像数据，所述测试图像数据包括高清图像数据与热成像图像数据；将所述历史测试图像数据进行图像预处理并导入基于深度学习的对抗神经网络模型中进行训练数据的生成分析，结合预设电路测试计划，生成训练数据；将所述训练数据导入基于CNN图像识别模型进行训练，实时获取目标电路板的实时测试图像数据；将所述实时测试图像数据导入图像识别模型进行异常区域识别，并生成测试报告，基于测试报告对目标电路板进行评估分析并得到加工评估数据与加工方案修正信息；其中，所述将所述历史测试图像数据进行图像预处理并导入基于深度学习的对抗神经网络模型中进行训练数据的生成分析，结合预设电路测试计划，生成训练数据，之前包括：对历史测试图像数据进行图像降噪、平滑、标准化预处理；基于电路板元件区域信息，对热成像图像数据进行区域划分，得到线路区域与元件区域；基于线路区域与元件区域，对热成像图像数据进行色彩特征提取，得到线路色彩特征与元件色彩特征；基于热成像图像数据对元件区域进行温度范围分析，得到温度变化范围，基于温度变化范围划分出N个温度跨度范围；基于所述N个温度跨度范围，对热成像图像数据的元件区域进行轮廓特征提取，得到N个轮廓特征数据，每个轮廓特征数据对应一个温度跨度范围；其中，所述将所述历史测试图像数据进行图像预处理并导入基于深度学习的对抗神经网络模型中进行训练数据的生成分析，结合预设电路测试计划，生成训练数据，具体为：构建基于深度学习的对抗神经网络模型并标记为对抗生成模型；在对抗生成模型中构建生成器与判别器；将历史测试图像数据中的热成像图像数据导入对抗生成模型并作为真实数据进行对抗训练；将所述线路色彩特征、元件色彩特征、N个轮廓特征数据进行特征数据向量化，生成特征向量数据，将所述特征向量数据导入生成器并作为生成器模型参数；基于生成器与判别器进行循环对抗训练，直至生成器与判别器达到纳什平衡；基于训练后的对抗生成模型生成预设数据量的热成像模拟特征数据，将所述热成像模拟特征数据作为训练数据。

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