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龙图腾网获悉拓界(西安)光电科技有限公司申请的专利一种基于显微图像的PCB焊点缺陷检测方法及装置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：CN120833337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511340187.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于显微图像的PCB焊点缺陷检测方法及装置是由吴嘉闻;宋会鹏;王江安设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显微图像的PCB焊点缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于显微图像的PCB焊点缺陷检测方法及装置，涉及显微图像识别技术领域。采用显微镜获取焊点缺陷显微图像，对获取的焊点缺陷显微图像进行预处理和标注处理，生成焊点图像数据集；基于实例分割网络模型构建焊点缺陷检测模型，焊点缺陷检测模型包括主干网络、颈部网络和检测头；在主干网络中采用C2FRF模块代替C3k2模块；在颈部网络中，形成P2‑FPN结构进行特征融合；采用包含基于动态聚焦机制的边界框回归损失函数和焦点损失函数的联合损失函数指导焊点缺陷检测模型训练，得到焊点缺陷检测结果。解决了现有技术在进行焊点缺陷检测时检测的准确性不高，对印制电路板存在干扰且检测成本高的问题。

本发明授权一种基于显微图像的PCB焊点缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于显微图像的PCB焊点缺陷检测方法，其特征在于，包括： 采用显微镜获取包含全局立体形态的焊点缺陷显微图像，对获取的焊点缺陷显微图像进行预处理和标注处理，生成焊点图像数据集； 基于实例分割网络模型构建焊点缺陷检测模型，焊点缺陷检测模型包括主干网络、颈部网络和检测头； 在主干网络中采用C2FRF模块代替C3k2模块，对输入的特征图进行优化，将优化后的特征图输入至颈部网络； 在颈部网络中，将优化后的特征图中的2至5层级的特征图引入特征金字塔，形成P2-FPN结构进行特征融合，获得多层级融合特征图，将多层级融合特征图输入至检测头； 在检测头中采用参数共享方式以及深度可分离卷积轻量化检测头，将多层级融合特征图转换为焊点缺陷检测结果； 采用包含基于动态聚焦机制的边界框回归损失函数和焦点损失函数的联合损失函数指导焊点缺陷检测模型训练； 将焊点图像数据集输入焊点缺陷检测模型进行训练，得到模型权重文件； 采用显微镜拍摄待检测的焊点缺陷显微图像，并使用模型权重文件对待检测的焊点缺陷显微图像进行测试，得到焊点缺陷检测结果； 所述对获取的焊点缺陷显微图像进行预处理和标注处理，生成焊点图像数据集，包括：采用对比度受限自适应直方图均衡化与双边滤波相结合的方法对获取的焊点缺陷显微图像进行预处理；将焊点缺陷显微图像中的焊点形态分为焊锡量正常、焊锡过量、焊锡不足和焊锡拉尖四类，获得真实标签；对焊点进行多边形标注，依据每个焊点所属的类别创建不同轮廓的掩模，以对获取的焊点缺陷显微图像进行标注处理，获得真实框；对标注处理好的焊点缺陷显微图像进行数据增强，并将其转换为YOLO格式，以生成焊点图像数据集； 所述在主干网络中采用C2FRF模块代替C3k2模块，对输入的特征图进行优化，将优化后的特征图输入至颈部网络，包括：使用FRF模块替换原始的Bottleneck模块得到C2FRF模块，FRF模块通过引入PConv操作加强特征中的信息元素，具体操作流程包括：通过PConv操作对输入的特征图进行计算，减少冗余通道操作；使用1×1卷积的第一线性投影调整维度并通过GELU激活函数增强非线性，得到中间特征；将中间特征沿通道拆分为第一特征和第二特征，对第二特征进行Reshape变换后，应用深度可分离卷积运算提取空间特征，并通过Flatten操作生成注意力图，与第一特征进行逐元素相乘，实现特征调制，获得特征调制后的中间特征；通过1×1卷积的第二线性投影对特征调制后的中间特征进行线性变换，整合其中不同维度的特征信息，经GELU激活函数激活，输出优化后的特征图。

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