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龙图腾网获悉中南大学;湖南奥创普科技有限公司申请的专利一种基于小目标识别的焊料缺陷检测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：CN116824294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310663916.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于小目标识别的焊料缺陷检测方法及系统是由陈致蓬;刘攀;沈玲;王珲荣;梁永鑫设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小目标识别的焊料缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小目标识别的焊料缺陷检测方法及系统，通过采集焊料图像，并对焊料图像进行图像增强，获取焊料图像的伪数据集，构建快速形变卷积核，并基于快速形变卷积核，采用YOLOv5神经网络构建焊料缺陷检测网络以及采用焊料图像的伪数据集，对焊料缺陷检测网络进行训练，并利用训练好的焊料缺陷检测网络识别焊料缺陷，解决了微米级焊料的缺陷检测精度低的技术问题，并通过构建的焊料缺陷检测网络，快速并精准地对焊料缺陷进行识别。

本发明授权一种基于小目标识别的焊料缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小目标识别的焊料缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集焊料图像，并对焊料图像进行图像增强； 获取焊料图像的伪数据集，其中，获取焊料图像的伪数据集包括： 对焊料图像集中的焊料图像进行缺陷标注，所述缺陷标注具体包括对缺陷的类别、坐标及长宽值进行标注； 使用大津法二值化提取焊料图像的焊料位置，并通过最近邻填充仿射变换摆正芯片，将焊料移动至焊料图像的中心位置； 对焊料图像按照是否存在缺陷分为正常图像和次品图像，并对次品图像使用K-means聚类方法，获得分类后的焊料图像； 对分类后的焊料图像进行随机裁剪，获得随机裁剪区域； 对焊料图像集中随机裁剪后属于同一类的随机裁剪区域进行随机拼接和缩放，获得焊料图像的伪数据集； 构建快速形变卷积核，并基于快速形变卷积核，采用YOLOv5神经网络构建焊料缺陷检测网络，其中构建快速形变卷积核的具体公式为： 其中，Yp0表示焊料图像中的像素点p0进行卷积运算后的结果，ωn表示通道n的权重，N表示焊料图像通道总数，且N＝3，ξn为通道n的单通道形变卷积算子，pξ为单通道形变卷积的卷积核Kξ的元素的位置枚举量，为Kξ在通道n的权重集合，Rn为焊料图像的通道n分量，G为双线性插值函数，Xp0,pξ,Yp0,pξ分别为基于p0,pξ所计算出的在X和Y方向的卷积核偏移量，pδ为偏移卷积的卷积核Kδ的元素的位置枚举量，和为Kδ在通道w和通道h的权重集合，p0x和p0y分别表示p0在X和Y方向的坐标，pξx和pξy分别表示pξ在X和Y方向的坐标； 采用焊料图像的伪数据集，对焊料缺陷检测网络进行训练，并利用训练好的焊料缺陷检测网络识别焊料缺陷。

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