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一种基于深度学习的PCB元件检测方法、系统及存储介质
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2023104109642
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023104109642 | 专利名称 | 一种基于深度学习的PCB元件检测方法、系统及存储介质 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06T7/00(2017.01),G06V10/25(2022.01),G06V10/52(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06N3/044(2023.01),G06N3/045(2023.01),G06N3/08(2023.01) |
| 申请人 | 南京信息工程大学 | 申请地址 | 210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
| 发明人 | 李致金 | 申请日期 | 2023-04-18 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-09-19 17:17:27 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的PCB元件检测方法、系统及存储介质，该方法包括：改进原始YOLOv7网络架构，获得改进的YOLOv7网络架构；其中，改进原始YOLOv7网络架构包括：采用反向递归FPN架构优化原始网络架构的特征提取层；采用SEIoU位置损失函数改进原始网络架构的CIoU损失函数；在原始网络架构的预测头中加入坐标注意力机制；采用训练数据集训练改进的YOLOv7网络架构并确定训练模型的参数，采用验证数据集评估并调优训练模型的超参数，获得深度学习模型；将待检测的PCB图片输入至深度学习模型中，获得PCB元件的检测结果。本发明可提高PCB元件检测识别的精准度及检测效率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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