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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利电路板缺陷检测方法、电子设备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：CN120747048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511165724.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权电路板缺陷检测方法、电子设备是由厉胜运;宋津科;杨耀帅;金胜昔;刘海亮设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本电路板缺陷检测方法、电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电路板缺陷检测方法、电子设备，涉及缺陷检测技术领域，通过采集待检测电路板的图像信息，利用深度卷积神经网络提取多分辨率特征图，捕捉电路板不同尺度的特征信息；进一步地，将特征图输入多尺度特征融合网络，生成多层金字塔特征图，增强对虚焊等缺陷的多尺度感知能力；随后，将多层金字塔特征图输入跨层特征融合网络，生成融合特征图，进一步整合不同层次的特征信息，提升特征的表达能力；最终，将融合特征图输入检测器网络，精准检测待检测电路板的缺陷位置和缺陷类型，有效解决了内部虚焊和小目标虚焊易漏检的问题，显著提高了检测的准确性和可靠性。

本发明授权电路板缺陷检测方法、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种电路板缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集待检测电路板的图像信息； 将所述图像信息输入深度卷积神经网络，以提取多分辨率特征图； 将所述多分辨率特征图输入多尺度特征融合网络，以生成多层金字塔特征图，所述多层金字塔特征图自顶向下排列，且上层金字塔特征图的分辨率低于下层金字塔特征图的分辨率； 将多层所述金字塔特征图输入跨层特征融合网络，以生成融合特征图； 将所述融合特征图输入检测器网络，以检测所述待检测电路板的缺陷位置和缺陷类型； 其中，所述跨层特征融合网络包括第一卷积神经网络、第二卷积神经网络和第三卷积神经网络，将多层所述金字塔特征图输入所述跨层特征融合网络，以生成融合特征图，包括： 在多层所述金字塔特征图中任意选择三层所述金字塔特征图，其中，三层所述金字塔特征图包括第一金字塔特征图、第二金字塔特征图和第三金字塔特征图，所述第一金字塔特征图的分辨率小于所述第二金字塔特征图的分辨率，所述第二金字塔特征图的分辨率小于所述第三金字塔特征图的分辨率； 基于所述第一卷积神经网络对所述第一金字塔特征图进行上采样处理，以确定第一目标金字塔特征图，所述第一目标金字塔特征图与所述第二金字塔特征图分辨率相同； 基于所述第二卷积神经网络对所述第三金字塔特征图进行下采样处理，以确定第二目标金字塔特征图，所述第二目标金字塔特征图与所述第二金字塔特征图分辨率相同； 将所述第一目标金字塔特征图、所述第二目标金字塔特征图和所述第二金字塔特征图输入所述第三卷积神经网络，以生成所述融合特征图； 其中，所述第一卷积神经网络为可变形卷积神经网络，所述第二卷积神经网络为空洞卷积神经网络，所述第三卷积神经网络为逐点卷积神经网络； 其中，将所述多分辨率特征图输入所述多尺度特征融合网络，以生成多层金字塔特征图，包括： 利用自上而下通路分别对所述多分辨率特征图进行多尺度上采样，以生成多层上采样特征图； 将多层所述上采样特征图与对应分辨率的特征图进行横向连接，以生成多层所述金字塔特征图；其中，所述对应分辨率的特征图包括所述金字塔特征图和所述多分辨率特征图； 其中，将多层所述上采样特征图与对应分辨率的特征图进行横向连接，以生成多层所述金字塔特征图，包括： 分别对每一层所述上采样特征图与对应分辨率的特征图进行注意力重标定，得到相应的加权特征图； 将所述相应的加权特征图逐元素相加后进行逐点卷积，以生成多层所述金字塔特征图； 其中，将所述融合特征图输入检测器网络，以检测所述待检测电路板的缺陷位置和缺陷类型，包括： 对所述融合特征图进行区域划分，以得到多个局部区域； 提取每个所述局部区域的灰度值，并根据所述灰度值确定每个所述局部区域的检测阈值； 根据所述检测阈值调整所述检测器网络的分类置信度阈值，并基于调整后的分类置信度阈值，对所述融合特征图进行缺陷检测，以确定所述待检测电路板的缺陷位置和缺陷类型。

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