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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测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：CN114897845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210550075.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测方法是由程毅;康晴设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测方法，包括：对于原始缺陷图片进行预处理，通过区域分割形成训练样本；设计轻量特征提取模块，将其替换YOLOv5网络中的特征提取模块进行网络压缩，构建压缩网络；在知识蒸馏进行前，通过PCB样本训练YOLOv5网络，在知识蒸馏过程中，其参数不会被更新；基于YOLOv5网络，压缩网络每一次的迭代训练过程中，利用局部与全局知识蒸馏模块进行蒸馏损失的计算，并通过反向传播算法进行知识蒸馏网络的参数更新；通过压缩网络进行缺陷检测，并对输出的检测框筛选，得到最终的缺陷预测框。本发明在压缩原有模型的参数量与计算量的同时保持了原有网络模型的平均检测精度。

本发明授权一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型压缩的PCB板缺陷检测方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1：对于原始PCB的缺陷图片进行预处理，通过区域分割形成训练样本；步骤S2：设计轻量特征提取模块，将其替换YOLOv5网络中的特征提取模块进行网络压缩，构建压缩网络；步骤S3：在知识蒸馏进行前，通过S1步骤产生的PCB样本训练YOLOv5网络，在知识蒸馏过程中，网络的参数不会被更新；步骤S4：基于S3训练的YOLOv5网络，步骤S2构建的压缩网络每一次的迭代训练过程中，利用局部与全局知识蒸馏模块进行蒸馏损失的计算，并通过反向传播算法进行压缩网络的参数更新；步骤S5：通过步骤S4训练的压缩网络进行PCB板缺陷检测，并对输出的检测框进行筛选，得到最终的缺陷预测框；所述步骤S2具体包括：通过Ghost卷积模型替换YOLOv5网络中C3模块BottleNeck的卷积层，并将压缩后的C3模块替换YOLOv5网络中C3模块进行特征提取；所述步骤S4具体包括：S4-1：通过训练样本的标签生成对应的前景与背景掩模；S4-2：根据生成的前景与背景掩模生成蒸馏损失的权重掩模；S4-3：通过PCB训练样本特征的特征提取后的特征图的空间注意力矩阵生成空间注意力掩模；S4-4：通过PCB训练样本特征的特征提取后的特征图的通道注意力矩阵生成通道注意力掩模；S4-5：通过全局特征提取模块进行特征图全局语义信息的提取；S4-6：通过生成的前景与背景掩模、权重掩模、空间注意力掩模、通道注意力掩模计算压缩网络与YOLOv5网络的局部蒸馏损失；S4-7：通过S4-5步骤提取的特征图的全局语义信息计算压缩网络与YOLOv5网络的全局蒸馏损失；S4-8：通过局部蒸馏损失与全局蒸馏损失计算总蒸馏损失。

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