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龙图腾网获悉深圳市正天伟科技有限公司申请的专利一种电路板表面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：CN119941726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510422549.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种电路板表面缺陷检测方法和系统是由张文彬;张元正;张本汉;李先堂设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电路板表面缺陷检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电路板表面缺陷检测方法和系统，包括如下步骤：通过采集电路板表面图像，并对图像进行预处理，生成缺陷候选区域，结合深度学习模型，利用目标检测网络和通道注意力机制提取图像特征，对潜在缺陷区域进行定位和分类，采用多尺度特征融合技术，结合不同尺度的图像特征进行优化，利用时序动态分析对缺陷演化趋势进行预测，并根据预测结果动态调整缺陷检测策略。本发明的系统采用多模块协作的方式，具有较高的灵活性和自适应能力，能够实现对电路板表面微小缺陷的高效、准确检测。

本发明授权一种电路板表面缺陷检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种电路板表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取电路板表面的原始图像数据，对原始图像数据进行预处理，包括去噪、对比度增强和标准化处理，生成预处理后的图像； S2、对预处理后的图像应用区域生长算法，通过图像中相邻像素的相似性判断扩展缺陷区域，自动扩展并标记潜在缺陷区域，生成缺陷候选区域图层； S3、将缺陷候选区域图层与预处理后的图像输入至预先构建的融合目标检测网络与通道注意力机制的深度学习模型，利用深度学习模型对预处理后的图像进行缺陷识别，并精确定位缺陷区域的类型和位置； S4、在深度学习模型的基础上，利用多尺度特征融合机制，提取不同尺度的预处理后的图像特征并进行融合，处理融合得到的不同尺度特征图，检测微小缺陷及复杂背景中的细节； S5、对深度学习模型识别出的缺陷区域进行时序动态分析，基于缺陷区域的历史演化数据集预测缺陷的演化趋势，并根据预测结果调整预设的缺陷检测策略； S6、构建边缘计算平台，在边缘计算平台上实现分布式缺陷检测系统，将图像处理与缺陷分析任务分配至多个分布式缺陷检测系统，实时完成电路板缺陷检测任务； 所述S3具体包括： S31、将缺陷候选区域图层与预处理后的图像合并，输入深度学习模型，深度学习模型包括目标检测网络与通道注意力机制，用于特征提取与目标检测，用于优化图像特征的通道注意力，生成复合图像输入； S32、对复合图像输入进行标准化处理，包含灰度归一化、颜色标准化和纹理增强，实现多尺度特征在深度学习模型中的表达，优化微小缺陷区域的敏感度； S33、将标准化后的复合图像输入网络进行前向传播，通过卷积神经网络层提取图像的多层级特征，依据预设锚框进行区域预测，生成每个潜在缺陷区域的置信度、位置坐标及尺寸信息； S34、应用通道注意力机制调整图像的多层级特征，通过计算各通道的注意力权重，动态调整图像中各部分的影响力，精确定位缺陷区域，优化缺陷区域特征表达； S35、对与联合模型输出的缺陷区域信息进行后处理，设定置信度阈值筛选结果，剔除低置信度的检测区域，根据缺陷区域的置信度、位置坐标、尺寸信息，对检测到的缺陷区域进行分类，识别缺陷区域类型。

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