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龙图腾网获悉深圳市识渊科技有限公司;北京识渊科技有限公司申请的专利SMT贴片检测的训练方法、装置、设备和介质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：CN116246125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310104353.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权SMT贴片检测的训练方法、装置、设备和介质是由赵晨旭;苏安炀;季聪设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本SMT贴片检测的训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种SMT贴片检测的训练方法、装置、设备和介质，其中，方法包括：将训练样本输入待训练检测模型，训练样本为多张SMT贴片的图像；依据归纳机制将图像分为第一训练集合和第一验证集合；基于元学习机制将第一训练集合进行优化，得到第二训练集合；以及基于元学习机制将第一验证集合进行优化，得到第二验证集合；基于推理机制结合第二训练集合和第二验证集合进行特征推理及编码，得到编码特征；基于记忆机制结合述编码特征对待训练检测模型进行训练，得到检测模型。本发明基于归纳、推理以及记忆机制对待检测模型进行训练，使得模型适用于任意SMT贴片的检测，实现了对SMT贴片检测技术的优化。

本发明授权SMT贴片检测的训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种SMT贴片检测的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将训练样本输入待训练检测模型，所述训练样本为多张SMT贴片的图像； 依据归纳机制将所述图像分为第一训练集合和第一验证集合； 基于元学习机制将所述第一训练集合进行优化，得到第二训练集合；以及基于元学习机制将所述第一验证集合进行优化，得到第二验证集合； 基于推理机制结合所述第二训练集合和所述第二验证集合进行特征推理及编码，得到编码特征； 将所述编码特征输入Transformer网络； 根据所述Transformer网络中的先验知识对所述编码特征进行分类，得到第一分类和第二分类，其中，所述先验知识包括对旧SMT贴片产品进行检测时的目标检测权重和对旧SMT贴片产品和对旧SMT贴片产品进行识别分类的性能； 基于记忆机制将所述第一分类进行冻结，并以所述第一分类对应的目标检测权重对所述第二分类进行调整，得到后验知识，其中，后验知识为基于新SMT贴片产品的训练而得到包括对新SMT贴片产品进行检测时的目标检测权重和对新SMT贴片产品进行识别分类的性能； 基于所述先验知识和所述后验知识生成检测模型。

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