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龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利一种基于DDAD模型的电路表面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：CN119313619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411349241.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于DDAD模型的电路表面缺陷检测方法是由王岩;肖星雨;朱垚;梁俊曦;武静;郑伟东设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DDAD模型的电路表面缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于DDAD模型的电路表面缺陷检测方法，所述方法包括：获取待检测的电路表面图像数据；将待检测的电路表面图像数据输入DDAD_CH缺陷检测模型，获得电路表面缺陷的识别结果。本申请设计改进了DDAD模型的去噪网络并提出全新的ResBlock模块，在原有的DDAD模型的去噪网络中引入CBAM模块和HWD下采样模块，通过将网络中的最大池化下采样全部替换为HWD下采样模块，提高了网络对空间信息的利用率；同时，通过在ResBlock中引入CBAM模块以融合通道信息和空间信息，从而提升检测的准确率，且不需要大量的标注工作，进一步提高了效率。

本发明授权一种基于DDAD模型的电路表面缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDAD模型的电路表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待检测的电路表面图像数据； 将所述待检测的电路表面图像数据输入DDAD_CH缺陷检测模型，获得电路表面缺陷的识别结果； 其中，按照下述方式预先训练得到DDAD_CH缺陷检测模型： 获取包含表面正常的电路表面正常图像数据集并进行图像预处理，获得图像训练数据集； 构建初始预训练模型，所述初始预训练模型为DDAD_CH算法构建的神经网络模型； 采用所述图像训练数据集对所述初始预训练模型进行训练，获得DDAD_CH缺陷检测模型； 所述DDAD_CH缺陷检测模型包括条件去噪过程重建模块、异常检测重建模块、域适应模块、异常评分模块； 其中，所述条件去噪过程重建模块的输出端与异常检测重建模块的输入端连接，所述异常检测重建模块的输出端与所述域适应模块的输入端相连接，所述域适应模块的输出端与所述异常评分模块的输入端相连接； 所述条件去噪过程重建模块包括ResBlock模块和HWD模块；所述ResBlock模块包括CBAM模块、in_layers模块、Embed_layers模块和Out_layers模块；CBAM模块的输出端与in_layers模块的输入端连接，in_layers模块的输出端与Embed_layers模块的输入端连接，Embed_layers的输出端与Out_layers模块的输入端相连接；所述HWD模块包括无损特征编码器和特征表示学习模块。

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