吉林大学玄玉波获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于图像处理的PCB缺陷检测方法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：CN119919399B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510396836.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理的PCB缺陷检测方法是由玄玉波;赵隽博;刘洋;王锦峰设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图像处理的PCB缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于缺陷检测技术领域，为一种基于图像处理的PCB缺陷检测方法，包括：采集无缺陷的PCB板图像数据，制作成数据集；对重建子网和分割子网分别设置损失函数，使用数据集进行训练得到训练后的重建子网和分割子网，训练后的重建子网采用扩散模型对经过预处理和数据增强的待检测图像数据按照时间步逐步去除噪声后得到重建图像，重建图像经过离散小波变换分解为低频成分和高频成分，将低频成分输入到训练后的分割子网与待检测图像数据对比，并区分出缺陷部分。本发明使用样本数量远少于其他目标检测模型样本数，本发明利用离散小波变换，提取高频成分用于反向扩散去噪，提高了推理速度，通过提取的低频成分提高了分割和缺陷检测的精度。
本发明授权一种基于图像处理的PCB缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的PCB缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括： S1：采集无缺陷的PCB板图像数据，并对PCB板图像数据进行预处理和数据增强，制作成数据集； S2：对重建子网和分割子网分别设置损失函数，使用数据集进行训练得到训练后的重建子网和分割子网，训练后的重建子网采用扩散模型对经过预处理和数据增强的待检测图像数据按照时间步逐步去除噪声后得到重建图像，重建图像经过离散小波变换分解为低频成分和高频成分，将低频成分输入到训练后的分割子网与待检测图像数据对比，并区分出缺陷部分； 使用数据集进行训练的过程中，所述重建子网中将缺陷作为噪声按照时间步加入到PCB板图像数据中进行正向扩散处理，直到PCB板图像数据完全转化为纯噪声数据；对纯噪声数据经过反向扩散处理，按照时间步逐步去除噪声得到重建图像； 所述高频成分反馈至反向扩散处理，反向扩散处理将反馈的高频成分作为要去除的噪声进行去除。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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