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龙图腾网获悉江西弘高科技有限公司申请的专利基于AOI的PCB裸板盲孔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：CN121391760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511482110.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AOI的PCB裸板盲孔缺陷检测方法及系统是由王辉设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AOI的PCB裸板盲孔缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于AOI的PCB裸板盲孔缺陷检测方法及系统，包括：获取待检测PCB裸板盲孔图像和标准PCB裸板盲孔图像；利用改进的归一化互相关匹配算法将所述待检测PCB裸板盲孔图像和标准PCB裸板盲孔图像进行匹配，以得到待检测PCB裸板盲孔图像中各像素点位置的最大归一化互相关系数，若所述最大归一化互相关系数小于设定阈值，则判定待检测PCB裸板盲孔图像存在缺陷。本发明解决了现有算法面对复杂噪声时检测准确性不高的问题。

本发明授权基于AOI的PCB裸板盲孔缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AOI的PCB裸板盲孔缺陷检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测PCB裸板盲孔图像和标准PCB裸板盲孔图像； 利用改进的归一化互相关匹配算法将待检测PCB裸板盲孔图像和标准PCB裸板盲孔图像进行匹配，以得到待检测PCB裸板盲孔图像中各像素点位置的最大归一化互相关系数，若最大归一化互相关系数小于设定阈值，则判定待检测PCB裸板盲孔图像存在缺陷； 其中，改进的归一化互相关匹配算法包括计算待检测PCB裸板盲孔图像中各像素点的灰度值，灰度值为初始灰度值与畸变权重的乘积；畸变权重为：，为以自然常数为底的指数函数，为像素点处的灰度畸变指数； 灰度畸变指数为各像素点位置的局部梯度熵与各像素点位置的邻域对比度因子的乘积； 局部梯度熵为：，为像素点处的第个梯度幅值占以像素点处为中心的设定邻域半径内所有梯度幅值的比例，表示以像素点处为中心的设定邻域半径内梯度幅值的总数；局部梯度熵表征各像素点的突变程度； 邻域对比度因子为：，为以像素点为中心第一设定邻域半径内所有像素点的灰度均值，为以像素点为中心第二设定邻域半径内所有像素点的灰度均值，为预设超参数； 第二设定邻域半径大于第一设定邻域半径。

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