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龙图腾网获悉苏州康代智能科技股份有限公司申请的专利PCB缺陷分布异常识别方法、生产监督方法及系统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：CN121414754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511999916.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权PCB缺陷分布异常识别方法、生产监督方法及系统是由童煜;周书军设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本PCB缺陷分布异常识别方法、生产监督方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种PCB缺陷分布异常识别方法、生产监督方法及系统，识别方法包括：利用光学检测设备对各个电路板进行扫描检测，生成缺陷分布图；通过无监督学习聚类算法保留预设类型的缺陷块；筛选出符合预设的异常特征的缺陷分布图，作为板图形；调用预训练的AI模型来分析筛选出的板图形上的缺陷块的分布特征，进而预测该板图形所属的类别；若预测结果为该板图形属不属于预设的异常类别，则检索与电路板检测时间相关的生产日志信息，若存在异常日志信息，则输出对应于日志的异常原因诊断结果，并为该板图形保留潜在异常标记；若不存在异常日志信息，则判定为正常类别；保留潜在异常标记的板图形被配置为后续对AI模型再训练。

本发明授权PCB缺陷分布异常识别方法、生产监督方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的PCB缺陷分布异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用光学检测设备对各个电路板进行扫描检测，根据检测结果生成与所述电路板一一对应的缺陷分布图，并将所述缺陷分布图关联对应的检测时间； 通过无监督学习聚类算法在所述缺陷分布图中保留预设类型的缺陷块，所述无监督学习聚类算法包括DBScan、K-means、HierarchicalClustering、Mean-Shift、OPTICS、GMM中的一种或多种； 根据被保留的缺陷块的形态特征，筛选出符合预设的异常特征的缺陷分布图，作为板图形； 调用预训练的AI模型，所述AI模型分析筛选出的板图形上的缺陷块的分布特征，进而预测该板图形所属的类别； 若预测结果为该板图形属于预设的异常类别，则输出对应于预测结果的异常原因诊断结果； 若预测结果为该板图形不属于预设的异常类别，则检索与对应的检测时间相关的生产日志信息，若其中存在异常日志信息，则输出对应于异常日志信息的异常原因诊断结果，并为该板图形保留潜在异常标记；若其中不存在异常日志信息，则输出属于正常类别的诊断结果； 保留潜在异常标记的板图形被配置为后续对所述AI模型再训练。

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