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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)申請(qǐng)的專利基于語義分割的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116797565B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310737159.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于語義分割的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法是由康宇;史珂豪;柏鵬;許鎮(zhèn)義;曹洋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于語義分割的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能制造技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于語義分割的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法，包括以下步驟：提取PCB查詢圖像和PCB支持圖像的視覺缺陷特征，其中PCB查詢圖像為不帶有缺陷標(biāo)簽的PCB圖像，PCB支持圖像為具有缺陷標(biāo)簽的PCB圖像；使用自監(jiān)督內(nèi)環(huán)調(diào)整低層次視覺缺陷特征的分布；使用深度非線性度量確定PCB查詢圖像中感興趣的缺陷區(qū)域；使用分割解碼器將PCB查詢圖像中感興趣的缺陷區(qū)域細(xì)化到原始PCB圖像的大小，得到缺陷分割結(jié)果。本發(fā)明使用一種自監(jiān)督方案動(dòng)態(tài)調(diào)整潛在缺陷類別特征的邊緣分布，使用一種基于自分割任務(wù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)缺陷特征學(xué)習(xí)器，增強(qiáng)了對(duì)具體缺陷類別的特征描述，提高了缺陷標(biāo)簽預(yù)測(cè)的性能。

本發(fā)明授權(quán)基于語義分割的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于語義分割的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法，通過缺陷分割模型得到PCB查詢圖像的缺陷分割結(jié)果，缺陷檢測(cè)方法包括以下步驟： 步驟一：提取PCB查詢圖像和PCB支持圖像的視覺缺陷特征，其中PCB查詢圖像為不帶有缺陷標(biāo)簽的PCB圖像，PCB支持圖像為具有缺陷標(biāo)簽的PCB圖像； 步驟二：使用自監(jiān)督內(nèi)環(huán)調(diào)整低層次視覺缺陷特征的分布； 步驟三：使用深度非線性度量確定PCB查詢圖像中感興趣的缺陷區(qū)域； 步驟四：使用分割解碼器將PCB查詢圖像中感興趣的缺陷區(qū)域細(xì)化到原始PCB圖像的大小，得到缺陷分割結(jié)果； 步驟一中，提取PCB查詢圖像和PCB支持圖像的視覺缺陷特征時(shí)，具體包括以下步驟： S11：將PCB圖像樣本劃分成不帶有缺陷標(biāo)簽的PCB查詢圖像和具有缺陷標(biāo)簽的PCB支持圖像； S12：利用孿生網(wǎng)絡(luò)計(jì)算含有缺陷的PCB查詢圖像和PCB支持圖像的視覺缺陷特征： ； ； 式中，為PCB查詢圖像的缺陷特征，為PCB支持圖像的缺陷特征，為孿生網(wǎng)絡(luò)的可學(xué)習(xí)參數(shù)；、分別為第i類PCB查詢圖像和第i類PCB支持圖像； 步驟二中，使用自監(jiān)督內(nèi)環(huán)調(diào)整低層次視覺缺陷特征的分布時(shí)，具體包括以下步驟： S21：使用深度非線性度量測(cè)量PCB支持圖像內(nèi)部缺陷特征存在的區(qū)域：；表示非線性度量參數(shù)； S22：使用解碼器將區(qū)域細(xì)化為原始PCB圖像大小，獲得支持PCB缺陷圖像掩碼：；表示解碼器參數(shù)； S23：用相應(yīng)的PCB支持圖像掩碼計(jì)算輔助交叉熵?fù)p失：；為第i個(gè)PCB支持圖像的缺陷像素的標(biāo)簽，為交叉熵?fù)p失； S24：獲得PCB支持圖像的視覺缺陷特征反向傳播自監(jiān)督損失計(jì)算的梯度映射，得到用于增強(qiáng)PCB支持圖像缺陷嵌入空間中每個(gè)像素的指導(dǎo)： ； 步驟三中，使用深度非線性度量確定PCB查詢圖像中感興趣的缺陷區(qū)域時(shí)，具體包括： S31：將上一步得到的視覺缺陷特征指導(dǎo)與支持PCB圖像的缺陷像素標(biāo)簽相乘，并將結(jié)果進(jìn)行聚合，得到潛在缺陷特征； S32：將缺陷潛在特征平鋪到原始的空間尺度上，以便PCB查詢圖像的視覺缺陷特征的每個(gè)維度都與代表性缺陷特征對(duì)齊： ； 式中代表平鋪操作，代表池化操作； S33：通過關(guān)系網(wǎng)絡(luò)比較器，得到PCB查詢圖像的缺陷響應(yīng)區(qū)域，即PCB查詢圖像中感興趣的缺陷區(qū)域： 。

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