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龙图腾网恭喜西安捷航电子科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的PCB焊接缺陷识别方法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：CN119693367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510205939.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的PCB焊接缺陷识别方法及存储介质是由李永峰;孟昭亮;文武洲;任曙光;罗浩;贾林博设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的PCB焊接缺陷识别方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的PCB焊接缺陷识别方法及存储介质，在复杂动态场景下对待测PCB进行检测以提高焊接缺陷识别精度，进而通过改进型YOLOv5网络获取焊接区域图像中的各个焊接点的焊接缺陷数据，并判断基于焊接缺陷数据得到的各个焊接缺陷评估值与预设焊接缺陷评估阈值的大小关系，以将所有焊接区域分别划分为三种类别的焊接区域中的一种，由于三种类别的焊接区域分别对应的焊接缺陷影响严重程度存在大小顺序区别，因此可以确定应当优先进行缺陷处理的焊接区域，即以不同的焊接区域图像作为基点进行分析，无需再对PCB进行逐一排查，不仅提高了PCB焊接缺陷识别效率和精度，还提示了应当优先进行缺陷处理的PCB焊接区域，从而提高焊接缺陷处理效率。

本发明授权一种基于机器视觉的PCB焊接缺陷识别方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的PCB焊接缺陷识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、通过多个预配置的摄像单元对待测PCB进行实时多方位拍摄，以获取所述待测PCB不同角度的视频流，从而根据所述视频流获取所述待测PCB的目标图像数据，并根据所述目标图像数据得到所述待测PCB的多个焊接区域图像；步骤S2、对于每个所述焊接区域图像，将所述焊接区域图像输入到预训练的改进型YOLOv5网络中，从而得到所述焊接区域图像中的各个焊接点分别对应的焊接缺陷数据；对于所述焊接区域图像中的每个所述焊接点，根据所述焊接点对应的所述焊接缺陷数据确定所述焊接点的焊点评估值；步骤S3、对于每个所述焊接区域图像，根据所有所述焊接点的所述焊点评估值确定所述焊接区域图像对应的第一焊接缺陷评估值；判断所述第一焊接缺陷评估值是否不超过预设焊接缺陷评估阈值，若是，确定所述焊接区域图像对应的焊接区域为第一类焊接区域，否则执行步骤S4；步骤S4、为所述焊接区域图像分配测试权重，根据所述焊接区域图像对应的所述第一焊接缺陷评估值、所述测试权重以及获取到的所述待测PCB的焊接环境实时关联数据，确定所述焊接区域图像对应的第二焊接缺陷评估值；步骤S5、判断所述第二焊接缺陷评估值是否不超过预设焊接缺陷评估阈值，若是，确定所述焊接区域图像对应的焊接区域为第二类焊接区域，否则确定所述焊接区域图像对应的焊接区域为第三类焊接区域，其中，各个所述焊接区域的焊接缺陷影响严重程度按照由高到低排序，依次为：第三类焊接区域、第二类焊接区域、第一类焊接区域；其中，当所述焊接缺陷数据包括焊点冗余数量值、焊点位置差异值和焊点焊料差异值，所述步骤S2中的步骤，根据所述焊接点对应的所述焊接缺陷数据确定所述焊接点的焊点评估值，包括如下步骤：步骤S21、将所述焊接点对应的所述焊点冗余数量值、所述焊点位置差异值和所述焊点焊料差异值代入到第一预估测算公式中进行计算，得到所述焊接点的焊点评估值，其中，所述第一预估测算公式如下所示：W＝α|S0-S|+β|T0-T|+γ|Q0-Q|；W为所述焊接点的焊点评估值，S0为预设焊点数量参考值，S为所述焊点冗余数量值，T0为预设焊点位置参考值，T为所述焊点位置差异值，Q0为预设焊点焊料参考值，Q为所述焊点焊料差异值，α为第一预设焊点转换因子，β为第二预设焊点转换因子，γ为第三预设焊点转换因子，α+β+γ＝1。

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