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龙图腾网恭喜昆明理工大学申请的专利一种PCB板缺陷检测方法、视觉分拣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：CN119273656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411364203.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种PCB板缺陷检测方法、视觉分拣方法是由王森;杨发猛;朱黎颖;李泽峰设计研发完成，并于2024-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PCB板缺陷检测方法、视觉分拣方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种PCB板缺陷检测方法、视觉分拣方法，检测方法通过引入主干特征提取网络S‑Backbone、Neck网络、头部Head以对PCB板图像进行缺陷检测；进一步地提供了PCB板缺陷视觉分拣方法，以用于依据PCB板缺陷检测方法的结果实现PCB自动化分拣。通过应用本发明的技术方案有效解决了现阶段的PCB板缺陷检测中，人工肉眼检测效率低，检测精度低，以及传统缺陷检测方法存在的背景复杂，前景与背景不易区分，缺陷形状、面积、位置随机等检测难题。本发明方法利用深度学习进行图像处理，结合缺陷贴标模块和自动分拣模块，输出识别分拣结果，分离出不合格的产品，有效提高了PCB板缺陷的检测效率，同时还提高了检测的准确率。

本发明授权一种PCB板缺陷检测方法、视觉分拣方法在权利要求书中公布了：1.一种PCB板缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取PCB板缺陷图像；将PCB板缺陷图像作为主干特征提取网络S-Backbone的输入，以通过主干特征提取网络S-Backbone引出四个有效特征层；所述主干特征提取网络S-Backbone，用于利用Focus模块进行初步下采样；接着使用M-ELAN模块进行高效特征提取；之后，利用ConvNext-Block模块获取全局信息；随后，采用四个连续的Res-Block模块进一步进行更细致的特征提取，以通过残差连接保证梯度流动并加深网络深度，以引出第一、二、三有效特征层；最后，利用C2f模块实现高效的特征提取和集成，将不同层次和尺度的特征融合，以引出第四有效特征层；所述M-ELAN模块以ELAN模块为框架，将ELAN模块中的两个卷积层替换为两个2×2的最大池化层；从主干特征提取网络S-Backbone引出四个有效特征层作为Neck网络的输入，将四个深浅不同的有效特征层输入到M-FPN模块融合成适合大、中、小三类目标的三个有效特征图，再将该特征图经CA模块处理后输入到头部Head进行预测，获得预测信息。

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