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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种PCB的外观缺陷检测系统与假点过滤方法及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：CN119515830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411581245.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种PCB的外观缺陷检测系统与假点过滤方法及系统是由李文科;彭雄彪;徐向民;任威振;陈佳佳设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PCB的外观缺陷检测系统与假点过滤方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种PCB的外观缺陷检测系统与假点过滤方法及系统；包括：缺陷图像收集，通过高清相机对产线上的PCB进行原始图像收集；数据预处理，对原始的缺陷图像进行标注与扩充；模型训练与部署，负责模型训练与部署；假点过滤步骤。本发明不需要用户指定缺陷类型，只需给定输入图像，系统就能全自动完成图像缺陷的检测，避免操作繁琐，使用户的使用难度降低。本发明可以实现缺陷预警，满足客户缺陷智能分类和分级别管控需求，提高了复检人员复检效率和准确性，降低了人力成本和错误率。这有助于制造商提升生产效率和产品质量，增强市场竞争力。

本发明授权一种PCB的外观缺陷检测系统与假点过滤方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种PCB的外观缺陷检测系统与假点过滤方法，其特征在于包括如下步骤： S1，缺陷图像收集步骤，通过高清相机对产线上的PCB进行原始图像收集； S2，数据预处理步骤，对原始的缺陷图像进行标注与扩充； S3，模型训练与部署步骤，负责模型训练与部署； S4，假点过滤步骤； 步骤S1所述通过高清相机对产线上的PCB进行原始图像收集，具体如下子步骤： S1-1，连续对多块电路板进行检测，当一块电路板到达待检测区域，采用超高清相机对产线上待检测区域进行拍照，得到原始图像；该原始图像用于与模版进行匹配对位； S1-2，根据设定好的匹配模板，在待检测区域中定位需要检测的整块PCB初步位置，依据PCB结构信息，将取得的PCB图片，进一步细分成不同层别； S1-3，采集到的原始图像细分的不同层别成后，设定对应级别参数，通过检测算法，进行缺陷检测，并在检测图中根据缺陷位置进行截取，得到目标缺陷图片； S1-4，将检测端算法检测后得到的目标缺陷图片，包括该目标缺陷图片内缺陷类型名称、缺陷在该图片中的坐标信息、目标缺陷图片在整个PCB原始图片中的位置信息、图片在GERBER中的位置信息全部记录，保存到指定存贮介质； S1-5，在每一张PCB完成检测并保存完成图像信息保存后，由工作服务站发送指令信息，假点过滤模块根据服务站发出的指令信息，到指定路径实时读取目标缺陷图像、缺陷图像信息、目标缺陷图像GERBER信息进行推理；并完成分拣； 步骤S3.所述负责模型训练与部署，具体包括如下子步骤： S3-1，大模型增量学习：将处理好的图像数据，包括缺陷图、扫描图和Gerber图，输入到设计好的预训练神经网络模型，即大模型进行权重微调训练；经过多头自注意力机制模块和卷积模块对图像数据进行特征提取后，网络输出缺陷类别的分布，并与标签信息建立监督关系，以实现大模型对缺陷特征信息的增量学习； S3-2，大模型知识蒸馏：根据深度学习的模型蒸馏技术，以已训练好的大模型作为教师模型，以另一个基于神经网络且参数规模小的模型作为学生模型；利用某厂已标注的缺陷数据，分别输入到教师和学生模型中，并分别输出对应的缺陷类别分布；以教师模型的缺陷分布作为基准，通过计算两个模型输出分布的损失并对小模型进行梯度反向传播，以达到大模型对小模型的监督指导和缺陷知识迁移作用，从而实现利用大模型来生成适配该厂缺陷检测的小模型的目标； S3-3，在大模型的蒸馏训练完成，并经测试比对结果，使小模型满足缺陷检测的泛化性要求后，将小模型导出，生成可部署文件，并部署到客户端；后续采用OTA方式对部署在远程的客户端模型进行更新； 步骤S4所述假点过滤包括如下子步骤： 部署在客户端的推理模型，通过服务站指令会实时获取PCB外观检测机摄像到的目标缺陷图像信息，将该目标缺陷图像信息从计算机硬盘读取到推理处理器中；在推理过程中，根据训练模型的参数大小，再次截取缺陷ROI以降低推理数据处理量，假点推理系统完成推理后，将推理生成检测结果信息包写入目标图片数据信息包；推理信息写入完成后，通知服务站推理完成，进入下一批次目标图片推理； 根据客户自定义的缺陷分类，假点过滤能够对该检测信息进行智能分类、缺陷预警和假点过滤；最后，经过假点过滤输出的检测结果会进入到外观机的分拣系统，判定当前PCB是良板或缺陷板，并根据假点过滤输出的分类信息，实现客户端自定义缺陷类别和缺陷级别管控需求。

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