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| 专利/申请号： | CN202310410964.2 | 专利名称： | 一种基于深度学习的PCB元件检测方法、系统及存储介质 |
| 申请日： | 2023-04-18 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06T7/00 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2023-05-26 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN116168017A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 9 | 所属领域： | 电路板专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开了一种基于深度学习的PCB元件检测方法、系统及存储介质，该方法包括：改进原始YOLOv7网络架构，获得改进的YOLOv7网络架构；其中，改进原始YOLOv7网络架构包括：采用反向递归FPN架构优化原始网络架构的特征提取层；采用SEIoU位置损失函数改进原始网络架构的CIoU损失函数；在原始网络架构的预测头中加入坐标注意力机制；采用训练数据集训练改进的YOLOv7网络架构并确定训练模型的参数，采用验证数据集评估并调优训练模型的超参数，获得深度学习模型；将待检测的PCB图片输入至深度学习模型中，获得PCB元件的检测结果。本发明可提高PCB元件检测识别的精准度及检测效率。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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