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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于多任务学习机制的PCB缺陷检测方法、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：CN116309434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310244772.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多任务学习机制的PCB缺陷检测方法、系统是由许镇义;房明亮;曹洋;康宇;赵云波设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习机制的PCB缺陷检测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业质检技术领域，公开了一种基于多任务学习机制的PCB缺陷检测方法，将缺陷图像输入至PCB缺陷检测模型，得到缺陷图像对应的缺陷区域；PCB缺陷检测模型的训练方法，包括以下步骤：获取缺陷图像后，进行数据预处理，获得缺陷样本数据集；缺陷图像中缺陷的类型包括偏移缺陷、缺件缺陷；构建基于U‑Net结构的PCB缺陷检测模型：对偏移缺陷检测任务、缺件缺陷检测任务、二分类缺陷检测任务分别设置损失函数，并通过参数搜索方式为每个任务的损失函数设置不同的权重；能够利用任务间的信息互补性，降低过拟合风险，充分利用多层次贴片元件缺陷信息。

本发明授权一种基于多任务学习机制的PCB缺陷检测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习机制的PCB缺陷检测方法，通过PCB缺陷检测模型的编码器得到输入图像的特征图，将特征图输入至PCB缺陷检测模型的各解码器中，检测图像是否为缺陷图像并得到缺陷图像的缺陷区域； PCB缺陷检测模型的训练方法，包括以下步骤： 步骤一：获取缺陷图像后，进行数据增强和数据预处理，获得缺陷样本数据集；缺陷图像中缺陷的类型包括偏移缺陷、缺件缺陷； 步骤二、构建基于U-Net结构的PCB缺陷检测模型： PCB缺陷检测模型包括一个共享编码器和三个解码器，三个解码器分别为偏移缺陷解码器、缺件缺陷解码器以及二分类缺陷检测解码器，共享编码器和偏移缺陷解码器、缺件缺陷解码器之间采用U-Net结构，二分类缺陷检测解码器采用多层感知器的全连接结构；共享编码器与偏移缺陷解码器用于进行偏移缺陷检测任务，共享编码器与缺件缺陷解码器用于进行缺件缺陷检测任务，共享编码器与二分类缺陷检测解码器用于进行图像是否存在缺陷的检测任务； 步骤三、对偏移缺陷检测任务、缺件缺陷检测任务、二分类缺陷检测任务分别设置损失函数，并通过参数搜索方式为每个任务的损失函数设置不同的权重。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。