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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于改进yolov7网络的PCB表面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：CN116912659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310872790.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进yolov7网络的PCB表面缺陷检测方法及系统是由王洪元;王阳;张继;丁宗元设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进yolov7网络的PCB表面缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于改进yolov7网络的PCB表面缺陷检测方法及系统，包括下载PCB缺陷图像公开数据集，并将数据划分为训练集、验证集和测试集；构建改进yolov7网络，利用训练集数据对模型进行训练；利用均值平均精度mAP、准确率Precision、召回率Recall对改进yolov7网络进行评估。本发明解决yolov7模型在检测小目标时存在检测率低、检测准确性和速度低的问题。

本发明授权基于改进yolov7网络的PCB表面缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进yolov7网络的PCB表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、下载PCB缺陷图像公开数据集，并将数据划分为训练集、验证集和测试集； 步骤二、构建改进yolov7网络，利用训练集数据对模型进行训练； 改进yolov7网络还包括在yolov7网络中的head部分增加小目标检测模块，小目标检测模块包括第一CBS、第一MP-B、第一ELAN-B、第一全连接层、第一上采样层、第二ELAN-B、第一RepConv和第一检测头组成，第一ELAN-A的输出与第一CBS连接，第一CBS与第一全连接层连接，第三ELAN-B依次与第一上采样、第一全连接、第一ELAN-B和第一MP-B连接，第一MP-B与第二ELAN-B连接，第二ELAN-B分别与第一RepConv和第一检测头连接；通过增加卷积层、全连接层、上采样层提取特征信息；通过增加检测头，提高小目标的检测能力； 改进yolov7网络还包括在yolov7网络的backbone的ELAN模块和SPPCSPC模块之间添加改进GAM模块，并采用leakyRelu激活函数； 步骤三、利用均值平均精度mAP、准确率Precision、召回率Recall对改进yolov7网络进行评估。

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常州大学，其通讯地址为：213164 江苏省常州市武进区湖塘镇滆湖中路21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”。