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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于自适应多子模型的PCB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：CN120707492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510784548.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于自适应多子模型的PCB缺陷检测方法及系统是由黄德昌;廖惠民;曹劲浩;张俊;聂顺澳;罗辉;朱路设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应多子模型的PCB缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应多子模型的PCB缺陷检测方法及系统，通过高分辨率相机采集PCB表面的图像，对图像进行预处理；通过强化学习进行动态优先级决策，根据设备状态和计算资源的负载，合理选择子模型的优先级；采用YOLOv8作为骨干网络，多个子模型并行工作，结合梯度掩码对子模型进行训练；采用置信度阈值筛选与方差分析的方式实现多级级联检测，并根据批量统计结果反向优化模型的参数；根据每次检测的召回率和误检率，通过增量训练机制对子模型进行优化。本发明提出自适应多子模型，通过动态优先级控制与特征共享机制，在保证高准确度的同时，动态调整检测策略，降低计算负担，实现高效、精确的PCB缺陷检测。

本发明授权一种基于自适应多子模型的PCB缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应多子模型的PCB缺陷检测方法，其步骤为： S01、图像采集模块通过高分辨率工业相机采集PCB裸板图像，对图像进行预处理； S02、动态优先级控制模块部署强化代理学习与贝叶斯网络，根据设备参数、缺陷分布及计算资源动态生成检测子模型的优先级队列；子模型根据缺陷类型确定，缺陷类型包括漏孔、短路、鼠咬、杂散、杂铜、开路；强化代理学习实时采集PCB的ID、批次号、近10次检测缺陷分布均值及GPU利用率数据，将采集的数据编码为64维状态向量；根据PCB状态与缺陷分布动态调整子模型检测顺序，实时监测PCB参数、缺陷类型及其分布情况，并基于监测数据自动调整子模型的执行顺序；贝叶斯网络同步分析设备工艺参数与缺陷类型的条件概率，验证优先级队列的合理性；设备工艺参数包括钻孔机功率、贴片压力； S03、采用由CSPDarknet架构的YOLOv8骨干网络提取多尺度特征，针对每个子模型计算特征激活值，筛选出关键通道进行梯度掩码生成，并利用这些关键通道训练子模型；梯度掩码根据每个通道的重要性进行调整，确保每个子模型能专注于最关键的特征； S04、结合置信度阈值与历史方差，对子模型进行置信度筛选和级联控制；根据子模型输出的置信度进行分级，决定是否触发级联控制，循环直至置信度达标或遍历所有子模型；若检测到的缺陷的置信度较低，并且历史方差超出预设范围，系统会自动启动下一级检测阶段，以减少漏检；改进NMS处理重叠框，对所有检测框两两计算IoU值，对不满足保留条件的检测框，仅保留置信度最高者； S05、检测完成后，批量统计各个子模型的性能指标，计算子模型的优先级评分；性能指标包括召回率和误检率；通过优先级评分重新排序子模型优先级队列；对连续3批次召回率70%的子模型触发增量训练；通过梯度下降更新条件概率参数，根据新数据调整缺陷-设备参数的条件概率；强化学习策略库更新，将新状态-动作-奖励数据加入训练集。

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