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龙图腾网获悉安徽天权智能科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv7的PCB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：CN116863242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310924267.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测方法是由胡海英设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测方法，首先将PCB缺陷数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；再构建改进的YOLOv7检测模型；其次对训练集中的数据进行预处理；然后将进行预处理的训练集数据和验证集数据输入改进的YOLOv7检测模型，开始模型训练，直至损失曲线收敛；最后将测试集图像输入训练好的改进的YOLOv7检测模型，获得PCB缺陷图像的识别结果。本发明一种基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测方法，利用注意力机制使感受野更加关注缺陷特征而忽略无关特征，并采取有效措施减少模型的体积，对于PCB缺陷检测精度更高，速度更快，模型体积更小，适用于工业检测环境。

本发明授权一种基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将包含六类缺陷的PCB缺陷数据集划分为训练集、验证集和测试集，划分过程采用随机形式； S2、构建改进的YOLOv7检测模型； S3、对训练集中的数据进行预处理，包括Mosaic数据增强的过程和聚类算法对已标注的目标边界框进行聚类的过程； S4、将进行预处理的训练集数据和验证集数据输入改进的YOLOv7检测模型，开始模型训练，直至损失曲线收敛； S5、将测试集图像输入训练好的改进的YOLOv7检测模型，获得PCB缺陷图像的识别结果； 在步骤S2中，构建改进的YOLOv7检测模型，其过程具体包括： 选择SiLU版本的YOLOv7tiny网络作为改进基础，以下述方式进行改进： S21、更换高分辨率检测头：小目标与常规目标相比更难提取，而且容易在深层次提取中丢失，因此，将第一个特征图的特征引入网络的head部分，并设置一个高分辨率的小目标检测头，同时，删除一个最低分辨率的检测头，以降低参数量，精简模型； S22、替换backbone中特征提取结构的普通3*3卷积为DCNV3：PCB缺陷检测同时需要浅层和深层次的特征，可变形卷积是一种卷积变种，通过为卷积增加偏置，使卷积具备形变能力，从而可以通过不同的感受野获得多尺度信息，可以匹配PCB缺陷检测的需要； S23、选择NWD作为新的评价指标，并引入到损失函数当中，使用NWDLoss改善IoU对小目标bbox偏移敏感的问题； S24、在YOLOv7的head部分添加GAM：GAM通过选择性的聚焦于通道和空间中需要的部分来提取相关的信息，从而提高识别精度，添加在检测头之前的两处位置。

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