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龙图腾网获悉中电科申泰信息科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLO算法的PCB缺陷检测系统以及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：CN119540152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411511097.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLO算法的PCB缺陷检测系统以及方法是由张永巍;魏江杰设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLO算法的PCB缺陷检测系统以及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLO算法的PCB缺陷检测系统以及方法，所述检测系统是采用了改进的YOLOX算法，通过优化数据增强，减少单一Mosaic数据增强带来的不稳定性，提高了模型的精度，包括：图像采集处理模块、神经网络模型改进模块、模型训练模块、模型验证模块、缺陷检测模块；同时检测方法是搭建PCB缺陷数据集图像采集系统、通过工业CCD相机采集PCB表面缺陷图像作为原始数据集、数据集图像预处理、改进YOLOX网络模型，训练模型参数设置、生成PCB缺陷检测模型、测试测试集等步骤。本发明能够搭建的缺陷检测系统能够实现PCB缺陷的自动检测，具有成本低、速度快、精度高的优点。

本发明授权一种基于改进YOLO算法的PCB缺陷检测系统以及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO算法的PCB缺陷检测系统，所述检测系统是采用了改进的YOLOX算法，通过优化数据增强，减少单一Mosaic数据增强带来的不稳定性，提高了模型的精度，其特征在于，包括：图像采集处理模块、神经网络模型改进模块、模型训练模块、模型验证模块、缺陷检测模块； 所述图像采集处理模块通过搭建图像采集系统对PCB表面缺陷进行图像采集，并对采集到的图像进行处理得到数据集；图像采集处理模块中包括照相机1、镜头2以及夹持装置3、基座6，同时镜头2侧还设有环形光源4，照相机1、镜头2装配完后，一起设于夹持装置3上，照相机1的输出接口与计算机硬件5之间相连； 其中的神经网络模型改进模块、模型训练模块、模型验证模块、缺陷检测模块均是以数据模块运行于计算机硬件5上，所述的神经网络模型改进模块是基于YOLOX神经网络进行改进，构建缺陷检测模型，改进包括使用Focus结构对特征层进行堆叠，扩充了输入通道；在特征融合阶段用ResBlock重构了CSPLayer，重构的CSPRB模块能够更好地处理多尺度特征融合，获取更多的语义信息，并且缓解了梯度重复问题；然后利用空间金字塔池化对四个不同尺度的最大池化进行处理，极大地提高了感受野；最后用DecoupledHead解耦头作为YOLOHead； 所述模型训练模块用于对缺陷检测模型进行网络参数设置，将制作的数据集输入到缺陷检测模型中进行训练，训练中使用Adam作为优化器，Adam优化器的学习率设为0.001，权重衰减设置为0.0005，训练的epoch数设置为500,batch大小设置为4； 所述模型验证模块用于采用验证集去测试初步训练完毕的缺陷检测模型，根据验证结果调整学习率、epoch参数，提高验证精度，得到最终的缺陷检测模型； 所述缺陷检测模块用于将测试集数据输入到训练好的缺陷检测模型，检测并标记测试集中PCB表面缺陷的种类、位置以及置信度。

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