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龙图腾网获悉成都派兹互连电子技术有限公司申请的专利一种印刷电路板的线段属性识别方法、装置及设备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：CN121685917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610186392.8，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种印刷电路板的线段属性识别方法、装置及设备是由宋自杰;余堤堤;王成凯;车云飞;蒲东设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种印刷电路板的线段属性识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种印刷电路板的线段属性识别方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域，该方法包括：基于ODB++文件，提取由直线图元和弧线图元构成的图元集合；基于图元集合中各图元间的空间邻近关系，对相互连通的图元进行合并，形成多个线段组；每个线段组构成一条物理上连通的电气路径；基于每个线段组中所有图元的端点坐标，生成对应的线段图像；将线段图像输入至预训练的深度学习分类模型，获得对应线段组的属性类别；属性类别为蛇形线、回形线或者其他类型。该方法通过深度学习分类模型学习蛇形线、回形线等类别的视觉与结构特征，能够适应不同设计风格、新型拓扑和微小的几何变形，提升了线段属性识别的准确性和泛化性。

本发明授权一种印刷电路板的线段属性识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种印刷电路板的线段属性识别方法，其特征在于，包括： 基于ODB++文件，提取由直线图元和弧线图元构成的图元集合；所述ODB++文件存储了印刷电路板的完整设计信息； 基于所述图元集合中各图元间的空间邻近关系，对相互连通的图元进行合并，形成多个线段组；每个线段组构成一条物理上连通的电气路径； 基于每个线段组中所有图元的端点坐标，生成对应的线段图像； 将所述线段图像输入至预训练的深度学习分类模型，获得对应线段组的属性类别；其中，所述预训练的深度学习分类模型是基于已标注属性类别的线段图像数据集预先训练得到的；所述属性类别为蛇形线、回形线或者其他类型； 所述基于所述图元集合中各图元间的空间邻近关系，对相互连通的图元进行合并，形成多个线段组，包括：将所述图元集合中每个图元初始化为一个独立的子集；依次遍历所述图元集合中的每个图元作为当前图元，计算所述当前图元的终点坐标与其余图元的起点坐标之间的距离；若所述距离等于0，则判定所述当前图元与所述其余图元相互连通，并对所述当前图元与所述其余图元所属的子集进行合并；若所述距离大于0且小于预设距离阈值，则判定所述当前图元与所述其余图元相互连通，将所述其余图元的起点坐标修正为所述当前图元的终点坐标，再对所述当前图元与所述其余图元所属的子集进行合并；直至遍历完所述图元集合中所有图元，将每个独立的子集作为一个线段组。

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