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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第三十八研究所申请的专利基于深度学习的微波组件焊接钎透率测量方法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：CN119205738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411687675.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的微波组件焊接钎透率测量方法是由叶桢;郭育华;刘勇;王强文;刘建军;胡海霖设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的微波组件焊接钎透率测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的微波组件焊接钎透率测量方法，涉及微波组件生产数字化智能化领域。本发明中，获取并预处理待测微波组件的X射线图像；将预处理后的X射线图像作为预设的YoloV8模型深度学习模型的输入，以检测指定器件区域上的空洞区域，并对每一空洞区域进行实例分割，获取像素级的掩码图像；基于掩码图像，获取每一空洞区域的像素面积；基于每一空洞区域的像素面积，获取指定器件区域上的焊接空洞率，以获取指定器件区域的焊接钎透率。采用深度学习的方法进行焊接钎透率的测量，告别了单一阈值判断空洞像素的方法，精确到像素的空洞标定和深度学习强大的泛化能力，保证了空洞位置和面积预测的准确性。

本发明授权基于深度学习的微波组件焊接钎透率测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的微波组件焊接钎透率测量方法，其特征在于，包括：获取并预处理待测微波组件的X射线图像；将预处理后的X射线图像作为预设的YoloV8模型的输入，以检测指定器件区域上的空洞区域，并对每一所述空洞区域进行实例分割，获取像素级的掩码图像；其中，不同器件区域空洞区域的尺寸存在量级差异；基于所述掩码图像，获取每一所述空洞区域的像素面积；基于每一所述空洞区域的像素面积，获取所述指定器件区域上的焊接空洞率，以获取所述指定器件区域的焊接钎透率；所述YoloV8模型的训练过程包括：获取并预处理微波组件的多个历史X射线图像；对预处理后的历史X射线图像进行图像增强；在每一增强图像上，分别对不同器件区域上的空洞区域进行四点标注矩形框，以及分别对不同器件区域上的空洞区域进行轮廓标记；将所有的标注图像划分为训练集、验证集和测试集；设置YoloV8模型的超参数；将所述训练集作为YoloV8模型的输入，计算损失函数，并利用反向传播算法计算梯度，直至模型收敛；利用所述验证集评估模型性能，调整模型的超参数；选择在所述验证集上表现良好的多个模型，在所述测试集上进行最终评估，分别输出模型性能指标，选择表现最好的模型作为最终的YoloV8模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第三十八研究所，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新技术开发区香樟大道199号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。