成都派兹互连电子技术有限公司王成凯获国家专利权
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龙图腾网获悉成都派兹互连电子技术有限公司申请的专利基于解析IPC文件的PCB组件类别识别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：CN121033551B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511552972.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于解析IPC文件的PCB组件类别识别方法是由王成凯;车云飞;蒲东设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于解析IPC文件的PCB组件类别识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉处理技术领域，公开了基于解析IPC文件的PCB组件类别识别方法，创造性地将IPC‑D‑356A标准文件的结构化语义信息转化为可视化属性图像，并结合深度学习分类模型实现高精度的PCB组件类别识别，实现了从文本语义到图像特征的跨模态转换，既保持了IPC‑D‑356A标准文件的完整信息，又发挥了深度学习在图像识别方面的优势，为PCB智能制造提供了全新的技术路径，解决了传统的针对于PCB表面贴装器件与金手指的识别系统、方法，无法实现对IPC‑D‑356A标准文件中的结构化数据实现较好的运用，存在无法还原完整的器件属性信息的问题。
本发明授权基于解析IPC文件的PCB组件类别识别方法在权利要求书中公布了：1.基于解析IPC文件的PCB组件类别识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A1：建立用于识别PCB属性图像中各组件类别的深度学习分类模型，构建包括有若干组件类别信息、以及自扩充PCB属性图像作为训练样本的训练集，将其作为输入进行深度学习分类模型的迭代训练； 步骤A2：将待识别的、基于解析IPC-D-356A标准文件获得的PCB属性图像作为待测样本，输入至迭代结束后的深度学习分类模型，获得模型输出的组件的三分类结果及对应置信度分数，基于置信度分数筛选出识别为SMD类别的组件； 步骤A3：基于几何特征约束，对余下组件进行类别验证，实现组件所属BGAJSZ类别的精确划分； 步骤A4：获得各组件的识别结果，将识别结果进行封装并输出。
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成都派兹互连电子技术有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区新程大道999号1栋14层、16层；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”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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