一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法

本发明公开了一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法，通过采用本发明PCB板Mark点精确定位方法，不仅实现了易于设计及搭建、分割速度快、精度高的目的，而且还实现了适用范围广的目的；具体为：1)神经网络呈模块化，且模块的组成部分在工业和学术界得到广泛应用，易于搭建，而且白光干涉位移传感器有很成熟的产品；2)由工业计算机强大计算力快速进行位置定位，且分割技术趋于成熟，在广大领域得到了验证；3)借鉴此方法可以定位各种固定位置和形状的物体，而且网络模型中各种单元和模块的适用性广，不同领域只需修改模型的模块即可。

《一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法》是一发明专利，专利号为 2022103397065，当前法律状态为已下证，由湖北大学提出申请，发明人为宋建华;余佳文;王业率;王时绘;张龑;杨超;何鹏;马传香;吕顺营;朱荣钊，申请日期为2022-04-01，公开（公告）日期为2025-11-28，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/73 (2017.01)，所属技术领域包括：印刷电路板、半导体封装、晶圆切割、集成电路、PCB板、精密自动化、电子元器件、IC封装、钻孔。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于深度学习的PCB板Mark点精确定位方法，通过采用本发明PCB板Mark点精确定位方法，不仅实现了易于设计及搭建、分割速度快、精度高的目的，而且还实现了适用范围广的目的；具体为：1)神经网络呈模块化，且模块的组成部分在工业和学术界得到广泛应用，易于搭建，而且白光干涉位移传感器有很成熟的产品；2)由工业计算机强大计算力快速进行位置定位，且分割技术趋于成熟，在广大领域得到了验证；3)借鉴此方法可以定位各种固定位置和形状的物体，而且网络模型中各种单元和模块的适用性广，不同领域只需修改模型的模块即可。

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