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龙图腾网获悉吴江西格玛电子科技有限公司申请的专利一种基于AI视觉检测技术的PCBA在线检测平台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：CN115170497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210755121.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于AI视觉检测技术的PCBA在线检测平台是由乔景全;盛颜开设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI视觉检测技术的PCBA在线检测平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI视觉检测技术的PCBA在线检测平台，包括PCBA智能AI实时检测系统、目标检测算法模型系统、PCBA检测数据系统及检测产品图像存储系统，本发明所述的一种基于AI视觉检测技术的PCBA在线检测平台，基于AI的检测方式，借助PCBA相关的设计或制造资料实现快速锁定检测目标和元件重点区域并对其进行标注，然后通过现代神经网络学习和训练取得检测元件的数据集，最后通过学习迁移实现采用已有的学习数据集来检测新的PCBA产品，通过采用以上方案，提高了检测效率和检测精度、增强算法的泛化能力，缩短了生产周期和降低成本，增强了企业的竞争力，而且利用智能检测的数据，可以用来构建品质数据库，实现跟踪反馈系统。

本发明授权一种基于AI视觉检测技术的PCBA在线检测平台在权利要求书中公布了：1.一种基于AI视觉检测技术的PCBA在线检测平台，包括PCBA智能AI实时检测系统、目标检测算法模型系统、PCBA检测数据系统及检测产品图像存储系统，其特征在于：基于AI的检测方式，借助PCBA相关的设计或制造资料实现快速锁定检测目标和元件重点区域并对其进行标注，然后通过现代神经网络学习和训练取得检测元件的数据集，最后通过学习迁移实现采用已有的学习数据集来检测新的PCBA产品； 所述目标检测算法模型系统构建完毕后输出PCBA检测平台，根据BOM及CAD资料，自动标注好数据，并应用于如下几种任务：用于贯穿件分类的EfficientNet；用于小样本度量学习的孪生网络；用于焊接点缺陷检测的YOLOV5，其中，所有模型使用PyTorch工具编写，NVIDIATeslaP100GPU训练，数据增强方案包括滤波去噪、增加对比度、灰度化、锐化； 所述PCBA智能AI实时检测系统包括以下操作步骤： 首先，利用PCBA相关的设计或制造相关资料，利用PCBA的CAD或者ODB++资料进行再处理来锁定检测目标，根据BOM按照元件类型和封装对元件进行分类并确定AI检测元件的区域和元件感兴趣区域RegionalofInterest,ROI，然后对其进行标注，其次，AI对已标注的元件产品进行现代神经网络学习和训练，并且将元件检测的特征参数保存在AI检测模型内，通过这种利用资料将PCBA进行目标锁定，并且用BOM来对目标进行分类及标注，再经过AI学习和训练，实现了PCBA数据集转化为根据元件类型和封装分类的PCBA元件和焊点的数据集，最后，利用通过相关检测得到的元件和焊点数据集，在进行新的PCBA产品检测时，仅需将已学习好的元件检测特征参数迁移到新的PCBA检测上，在训练时保持卷积层参数不变，微调全连接层，此过程为迁移学习，通过此过程利用已学习好的元件特征参数去检测新的PCBA产品，从AI检测学习的角度来讲，不同的PCBA检测的区别就是元件种类，大小，方向和其组装元件的数量； 其中根据CAD或者ODB++文件获取元件位置和边界框，通过BOM元件的类型和封装对元件进行分类，并对元件进行划分边界框内重点关注区域ROI，包括以下内容： A.边界框中心区域用来识别元件是否缺件，以及碑文内容； 检验系统需要确认元件如下要素： a元件位置安装是否合适：无缺件或者元件偏移； b元件型号碑文正确； B.边界框中的焊盘或者焊接区域是用来检测焊点的品质； C.在边界框周边对相邻的焊盘或者插件孔进行检测，拦截锡桥或者短路； D.启发于ROI的理念，在检测模型中采用空间注意力机制以给与ROI更多权重； 其中，进行元件和焊点检测模型迁移学习，包括以下内容： A.一旦预定义元件基于位置和封装类型被标注后，AI就对任何标注了元件的PCBA样品进行检测训练，并且将这些元件检测的参数保存在AI检测模型内，基于对元件类型学习的能力，就无需对整个PCBA产品进行学习，仅需将已学好的元件检测参数转移到不同的PCBA产品上，在训练时保持卷积层参数不变，微调全连接层，随着AI模型训练和检测更多的PCBA产品，持续地将按照元件类型累积的不良数据进行存储，当不同元件类型的学习数据被转移，任何新的PCBA产品就通过少量的样本学习； B.迁移学习使每个新的PCBA被检测时，就无需进行过多重复的训练学习，通过迁移学习功能，就利用大量的被标注及被学习的学习数据来检测不同的PCBA，被标注的数据关联到元件位置编号； C.有效的迁移学习是在于利用人工智能去检测类似性的工作，从PCBA检测标准来讲，检验员具有一定的专业技能或者采用PCBA行业的检验标准IPC-A-610进行检测，AI需进行类似的检测任务即可，即参考行业标准对被检测对象进行检测并判定，从AI检测学习的角度来讲，不同的PCBA检测的区别就是元件种类，大小，方向和其组装元件的数量。

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