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申请/专利权人：深圳市创瑞鑫科技有限公司

摘要：本申请公开了一种笔记本电脑的散热模块的绝缘性检验方法及其系统。其首先将获取的检测图像和参考图像通过孪生网络以得到检测特征图和参考特征图，接着，计算所述检测特征图和参考特征图之间的差分特征图，然后，将所述差分特征图沿着行向量或者列向量进行展开以得到分类特征向量，最后，将所述分类特征向量通过分类器以得到用于表示检测图像中的绝缘组件的组装样式是否符合预定标准的分类结果。通过这样的方式，可以对于笔记本电脑的散热模块的绝缘性进行准确地检验，进而在保证检验准确率的基础上减少笔记本电脑生产的报废率，保证笔记本电脑的生产质量。

主权项：1.一种笔记本电脑的散热模块的绝缘性检验方法，其特征在于，包括：获取检测图像和参考图像，所述参考图像为绝缘组件被标准地组装于芯片和散热模块之间的图像；将所述检测图像和所述参考图像通过训练完成的孪生网络以得到检测特征图和参考特征图，其中，所述孪生网络包含具有相同网络结构的第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型；计算所述检测特征图和参考特征图之间的差分特征图；将所述差分特征图沿着行向量或者列向量进行展开以得到分类特征向量；以及将所述分类特征向量通过训练完成的分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示检测图像中的绝缘组件的组装样式是否符合预定标准；其中，还包括对所述孪生网络和所述分类器进行训练；其中，所述对所述孪生网络和所述分类器进行训练，包括：获取训练数据，所述训练数据包括训练检测图像、训练参考图像以及所述训练检测图像中的绝缘组件的组装样式是否符合预定标准的真实值；将所述训练检测图像和所述训练参考图像通过所述孪生网络以得到训练检测特征图和训练参考特征图；计算所述训练检测特征图和训练参考特征图之间的训练差分特征图；将所述训练差分特征图通过分类器以得到分类损失函数值；计算由所述训练检测特征图展开的第一特征向量和由所述训练参考特征图展开的第二特征向量的分类模式消解抑制损失函数值，其中，所述分类模式消解抑制损失函数值与所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的差分特征向量的二范数的平方有关；以及以所述分类模式消解抑制损失函数值和所述分类损失函数值的加权和作为损失函数值对所述孪生网络和所述分类器进行训练；其中，所述计算由所述训练检测特征图展开的第一特征向量和由所述训练参考特征图展开的第二特征向量的分类模式消解抑制损失函数值，包括：以如下公式计算由所述训练检测特征图展开的第一特征向量和由所述训练参考特征图展开的第二特征向量的所述分类模式消解抑制损失函数值；其中，所述公式为： 其中V1和V2分别表示所述训练检测特征图展开的第一特征向量和由所述训练参考特征图展开的第二特征向量，M1和M2分别是所述分类器对于所述第一特征向量和所述第二特征向量的权重矩阵，且表示向量的二范数的平方，||·||F表示矩阵的F范数，exp·表示矩阵的指数运算和向量的指数运行，所述矩阵的指数运算表示以矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，所述向量的指数运算表示以向量中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值。

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