一种基于深度学习的印刷电路板表面缺陷检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510496935.1

申请日：

2025-04-21

公开(公告)号：

CN120031872A

公开(公告)日：

2025-05-23

发明(设计)人：

徐君鹏时磊陈广胜程瑾昊高帅鹏许耀昌王宇杨文强王文滕李浩林凯凯梁顺婷鲁思雨李昱梁

申请人：

河南科技学院河南绿丰环保工程有限公司

申请人地址：

453000 河南省新乡市红旗区五一路东段

IPC主分类号：

G06T7/00

IPC分类号：

G06V10/44 G06V10/80 G06V10/82 G06N3/045 G06N3/0464

代理机构：

新乡市挺立众创知识产权代理事务所(普通合伙) 41192

代理人：

王应祥

法律状态：

公开

国省代码：

河南省新乡市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-05-23	公开	公开
2025-06-10	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20250421
2025-07-18	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的印刷电路板表面缺陷检测方法 [P].

徐君鹏 ;

时磊 ;

陈广胜 ;

程瑾昊 ;

高帅鹏 ;

许耀昌 ;

王宇 ;

杨文强 ;

王文滕 ;

李浩 ;

林凯凯 ;

梁顺婷 ;

鲁思雨 ;

李昱梁 .

中国专利 :CN120031872B ,2025-07-18

[2]

基于深度学习的印刷电路板缺陷检测方法及系统 [P].

储超群 ;

陈仕江 ;

周继乐 .

中国专利 :CN114140385A ,2022-03-04

[3]

基于深度学习的电路板表面缺陷检测方法及检测系统 [P].

吕盛坪 ;

李灯辉 ;

罗勇 ;

廖鑫婷 ;

江城 ;

朱紫纯 ;

冼荣亨 .

中国专利 :CN111768363A ,2020-10-13

[4]

一种基于深度学习的电路板缺陷检测系统及其检测方法 [P].

段锐锐 ;

闫鹏翔 ;

廉柯 ;

杜飞扬 ;

丁演林 ;

王哲 ;

杨明华 .

中国专利 :CN113533348A ,2021-10-22

[5]

基于改进YOLOv8的印刷电路板表面缺陷检测方法 [P].

郭海如 ;

陈明龙 ;

崔雪梅 ;

黄俊杰 ;

刘柏宁 ;

李畅 ;

刘菊香 .

中国专利 :CN120765623A ,2025-10-10

[6]

基于深度学习的电路板表面缺陷检测方法与检测装置 [P].

王小平 ;

曹万 ;

熊波 ;

梁世豪 .

中国专利 :CN113822882A ,2021-12-21

[7]

基于深度学习的多模态印刷电路板缺陷检测方法、装置及存储介质 [P].

王睿 ;

牛源晨 ;

李芃 ;

彭思危 .

中国专利 :CN119540241A ,2025-02-28

[8]

基于增量学习的印刷电路板缺陷检测方法及设备 [P].

康宇 ;

史珂豪 ;

柏鹏 ;

许镇义 ;

曹洋 .

中国专利 :CN115908340B ,2025-08-26

[9]

一种基于改进YOLOv8的印刷电路板表面缺陷检测方法 [P].

李媛媛 ;

高泽伟 ;

伊宏基 ;

刘文豪 ;

袁世豪 .

中国专利 :CN120182676A ,2025-06-20

[10]

一种印刷电路板缺陷检测模型训练方法及缺陷检测方法 [P].

诺尼·弗依斯沃瑟 ;

凡·柯布兰 ;

阿米尔·卓里 ;

胡冰峰 .

中国专利 :CN114782431A ,2022-07-22

← 1 2 3 4 5 →