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申请/专利权人：四川万豪恒达信息科技有限公司

摘要：本发明为解决现有FPC缺陷检测中存在的主观性高、效率低、可靠性差、劳动强度大、难以处理复杂缺陷特征，且对成像条件要求较高的问题，提供了一种基于Transformer的柔性电路板缺陷检测方法，属于缺陷识别技术领域。首先，对多头自注意力机制进行改进，设计了跨尺度协同多头自注意力机制CSC‑MHSA。接着，在跨尺度协同多头自注意力机制CSC‑MHSA的基础上，设计了跨尺度通道注意力协同模块CS‑CAC和跨尺度自适应特性融合模块CSAF。最后，使用深度可分离卷积作为模块中的卷积操作。本发明通过获取多尺度缺陷特征信息，学习不同尺度视觉要素的特征表达，以有效地表征FPC缺陷的多样性尺度，并进一步提升缺陷检测的精度。

主权项：1.一种基于Transformer的柔性电路板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：将FPC图像数据导入用于PFC缺陷识别的编码器Encoder，并由所述编码器Encoder对图像的像素信息进行编码，提取出图像特征，输出FPC图像特征数据；所述FPC图像特征数据包括尺度一、尺度二和尺度三的通道维度信息协同交互特征，分别为、和；其中，为尺度一的通道维度信息协同交互特征； 为尺度二的通道维度信息协同交互特征； 为尺度三的通道维度信息协同交互特征；其中，构建所述编码器Encoder时，选择SwinTransformer作为主干网络，通过四个阶段进行FPC缺陷识别；步骤S2：将所述步骤S1中得到的、和，以及由所述编码器Encoder执行PFC缺陷识别时得到的第四阶段的特征Scale_4导入特征金字塔网络FPN，并由所述特征金字塔网络FPN进行整合，统一不同尺度上提取的特征并输出五个阶段的特征,分别为、、、和；其中，为所述特征金字塔网络FPN输出的第一阶段的特征； 为所述特征金字塔网络FPN输出的第二阶段的特征； 为所述特征金字塔网络FPN输出的第三阶段的特征； 为所述特征金字塔网络FPN输出的第四阶段的特征； 为所述特征金字塔网络FPN输出的第五阶段的特征；步骤S3：将所述步骤S2中得到的、、、和导入跨尺度自适应特征融合模块CSAF，所述跨尺度自适应特征融合模块CSAF在跨尺度协同多头自注意力机制CSC-MHSA基础上，对特征在空间维度上进行跨尺度融合，输出跨尺度融合FPC图像数据Fcsaf；步骤S4：将所述步骤S3中得到的跨尺度融合FPC图像数据Fcsaf导入译码器Decoder，并由所述译码器Decoder融合，得到最终的FPC图像检测特征图，完成对FPC缺陷的检测与识别。

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