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一种焊点质量检测方法、系统、装置及可读存储介质
| 专利名称： | 一种焊点质量检测方法、系统、装置及可读存储介质 |
| 摘要： | 本申请公开了一种焊点质量检测方法、系统、装置及计算机可读存储介质，包括：获取目标焊点的目标X光图像；将目标X光图像输入焊点质量判断模型，得到目标焊点的质量结果；其中，焊点质量判断模型为利用训练数据集，对基于深度学习算法构建的数学模型进行训练而成的；训练数据集包括多个历史焊点的X光图像和与每个历史焊点相应的类别信息；本申请通过X光机对待测焊片进行照射，获取目标焊点的目标X光图像，利用基于深度学习算法生成的焊点质量判断模型，通过分析目标X光图像中的图形特征从而判断目标焊点的质量是否合格，实现无损检测焊点质量，更加精准和快速。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 广东;44 |
| 申请人： | 广东正业科技股份有限公司 |
| 发明人： | 王亚东;王鸿斌;魏承锋;徐地明;范斌 |
| 专利状态： | 有效 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201810550671.3 |
| 公开号： | CN108956653A |
| 代理机构： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 |
| 代理人： | 罗满 |
| 分类号： | G01N23/04(2018.01)I;G;G01;G01N;G01N23;G01N23/04 |
| 申请人地址： | 523808 广东省东莞市松山湖科技产业园区科技九路2号 |
| 主权项： | 1.一种焊点质量检测方法，其特征在于，包括：获取目标焊点的目标X光图像；将所述目标X光图像输入焊点质量判断模型，得到所述目标焊点的质量结果；其中，所述焊点质量判断模型为利用训练数据集，对基于深度学习算法构建的数学模型进行训练而成的；所述训练数据集包括多个历史焊点的X光图像和与每个历史焊点相应的类别信息。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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