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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于高阶空间交互的轻量化PCB缺陷检测方法和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：CN117094972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202311063487.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于高阶空间交互的轻量化PCB缺陷检测方法和系统是由续欣莹;魏嘉敏;谢珺;李鹏越;张文杰设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高阶空间交互的轻量化PCB缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及PCB缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于高阶空间交互的轻量化PCB缺陷检测方法和系统，解决了背景技术中的技术问题，该方法主要是在YOLOv5模型的基础上引入HorFPN模块、CARAFE上采样算子和轻量化卷积GhostConv。所述系统包括数据获取模块、参数调节模块、PCB缺陷检测模型和结果显示模块。本发明提高了PCB缺陷检测模型高阶空间的交互能力、特征的表达能力和多尺度感知能力，有效地恢复特征图细节信息并提高目标检测的精度，同时减少PCB缺陷检测模型的计算量和参数量。其能够直观地展示检测结果和准确度，使检测更加快捷高效，提高PCB缺陷检测的可操作性，提高工作效率。

本发明授权一种基于高阶空间交互的轻量化PCB缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶空间交互的轻量化PCB缺陷检测方法，其特征在于，步骤为： S1、获取PCB缺陷数据集，对数据集进行数据增强操作，完成数据预处理，并按比例划分训练集、验证集和测试集； S2、构建基于高阶空间交互的轻量化PCB缺陷检测模型，即YOLOv5-HorL模型，所述YOLOv5-HorL模型是在YOLOv5模型的基础上引入HorFPN模块、轻量级CARAFE上采样算子和轻量化卷积GhostConv； 其中，YOLOv5-HorL模型的构建步骤为： S201、构建基于YOLOv5算法的PCB缺陷检测模型； S202、引入HorFPN模块替换YOLOv5算法中的FPN模块，引入CARAFE上采样算子替换YOLOv5算法中的默认上采样方式，引入轻量化卷积GhostConv替换YOLOv5算法中的普通卷积； HorFPN模块是基于HorNet中提出的递归门控卷积gnConv改进而来的；递归门控卷积gnConv使用门控卷积实现输入自适应和高阶空间交互，同时使用大卷积核或全局滤波器实现大范围空间交互，递归门控卷积gnConv的运算包括以下步骤： a对于输入特征x，gnConv将其投影到n+1个子空间p0和 qk，k＝0,1,...,n-1； b循环执行门控卷积，得到pk+1，k＝0,1,...,n-1； c将所有pk，k＝0,1,...,n拼接起来，并经过一个线性投影得到输出y；其中，p、q为投影特征，角标为子空间； CARAFE上采样算子是利用卷积网络预测每个位置的上采样权重，然后用得到的上采样权重来加权组合周围的特征，从而实现特征图的上采样，CARAFE上采样算子的运算过程为： Wl′＝ΨNXl,kencoder1 X'l′＝φNXl,kup,Wl′2 公式1和2中，Ψ为上采样核预测模块，φ为内容感知重组模块，核Wl′为上采样核，X'l′为内容重组后的输出特征图，NXl,k表示特征图中Xl的邻域，kencoder为编码器卷积核的大小，kup为上采样核的大小； S3、通过训练集对YOLOv5-HorL模型进行训练，并调节超参数，在验证集上计算调节之后的YOLOv5-HorL模型的平均精度均值，判断当下模型的mAP是否为最优，若是则保存当下模型为最佳的PCB缺陷检测模型； S4、将测试集输入最佳的PCB缺陷检测模型中，以得到待检测PCB图像的缺陷位置、缺陷类型及对应的检测准确度。

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