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龙图腾网获悉北京德智矩阵科技有限公司;德中(深圳)激光智能科技有限公司;广东德智光学有限公司;江苏德智半导体科技有限公司申请的专利一种基于超图对比学习的SMT焊点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：CN120931575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511024812.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于超图对比学习的SMT焊点检测方法是由曹峰;闫朋雷;周崇山;何生茂设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图对比学习的SMT焊点检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于超图对比学习的SMT焊点检测方法，包括获取输入图像集，从输入图像集中提取出多模态特征集合。将多模态特征集合输入条件扩散模型，采用交叉注意力机制融合多种模态的特征，生成焊点样本集。基于多模态特征集合和焊点样本集构建超图结构，对超图结构进行超图卷积，提取出超图节点特征集。采用多层次注意力融合机制融合多模态特征集合和超图节点特征集，基于融合特征，采用知识蒸馏技术训练学生网络，采用学生网络检测SMT焊点。条件扩散模型生成的焊点样本集扩充了训练数据，提高了模型的泛化能力。层次注意力融合机制可以整合多模态和结构化信息，提供更全面且鲁棒性更高的特征表示，学生网络具有实时检测SMT焊点的优点。

本发明授权一种基于超图对比学习的SMT焊点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图对比学习的SMT焊点检测方法，其特征在于，包括： 获取输入图像集，所述输入图像集包括可见光图像、红外图像和深度图像； 从所述输入图像集中提取出多模态特征集合，所述特征集合包括可见光特征、红外特征和深度特征； 将所述多模态特征集合输入条件扩散模型，采用交叉注意力机制融合多种模态的特征，生成焊点样本集； 基于所述多模态特征集合和焊点样本集构建超图结构，对所述超图结构进行超图卷积，提取出超图节点特征集； 采用多层次注意力融合机制融合所述多模态特征集合和所述超图节点特征集，得到融合特征； 所述采用多层次注意力融合机制融合所述多模态特征集合和所述超图节点特征集，得到融合特征，包括： 计算模态内注意力权重； 计算模态间注意力权重； 根据所述模态内注意力权重和所述模态间注意力权重，对每个模态的所有焊点的特征矩阵进行加权求和，得到融合特征； 基于所述融合特征，采用知识蒸馏技术训练学生网络，采用所述学生网络检测SMT焊点； 所述基于所述多模态特征集合和焊点样本集构建超图结构，包括： 筛选出满足连接条件的多个目标焊点，得到节点集合；所述连接条件包括空间距离小于距离阈值，属于同一焊点类型，以及焊点之间存在因果关系中的任意一项； 采用超边将配对的所述目标焊点连接，得到超边集合； 根据所述目标焊点之间的距离和相似度构建权重矩阵； 将所述节点集合、所述超边集合和所述权重矩阵组成超图结构。

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