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龙图腾网获悉湖南科博强电子科技有限公司申请的专利基于PSPNet和改进YOLOv7的PCB锡膏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：CN116258682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310022305.1，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权基于PSPNet和改进YOLOv7的PCB锡膏缺陷检测方法是由李寄强设计研发完成，并于2023-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PSPNet和改进YOLOv7的PCB锡膏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PSPNet和改进YOLOv7的PCB锡膏缺陷检测方法，首先将采集到的PCB电路板图像进行图像预处理，标注出图像中的锡膏区域，分别制作锡膏区域目标检测和语义分割数据集；然后使用改进的YOLOv7对目标检测数据集进行训练并得到用于检测电路板图像中锡膏区域位置的定位模型；用PSPNet训练语义分割训练集得到能精细分割锡膏区域的分割模型；测试时将图像先经定位模型检测出锡膏区域位置，传给分割模型后进一步分割出锡膏区域，最后计算分割出的锡膏区域面积来判断锡膏缺陷的类型。本发明能准确检测出锡膏的多锡、少锡、连锡缺陷类型，便于生产线根据缺陷类型及时调整给锡量，解决了锡膏印刷缺陷检查困难的难题，提升了PCB生产自动化和产品质量水平。

本发明授权基于PSPNet和改进YOLOv7的PCB锡膏缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.基于PSPNet和改进YOLOv7的PCB锡膏缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、数据集制作，将采集到的PCB电路板图像进行图像预处理，标注出图像中的锡膏区域，分别制作PCB板锡膏区域的目标检测数据集和语义分割数据集； 步骤二、定位模型训练，使用改进的YOLOv7对锡膏区域目标检测数据集进行训练并得到用于检测电路板图像中锡膏区域位置的定位模型，用于实现对锡膏区域的粗定位； 步骤三、分割模型训练，将锡膏区域语义分割数据集作为输入用于PSPNet模型训练，得到能精细分割锡膏区域的分割模型； 步骤四、缺陷类型判断，测试时将图像先经定位模型检测出锡膏区域大致位置，将该区域输入到分割模型中进一步对锡膏区域进行分割，最后计算分割出的锡膏区域面积来判断锡膏缺陷的类型； 所述的改进的YOLOv7模型，具体包括，将原始YOLOv7模型中的主干特征提取网络改进为轻量级的MobileNetV2，并增加4倍下采样层，主干特征提取网络将提取出四个有效特征层，相应地PAN模块进行特征融合和检测头预测时也增加一个尺度的特征块； 标准锡膏面积为S，冗余面积为r1，锡膏面积小于S-r1像素面积的判定为少锡，锡膏面积大于S+r1像素面积的判定为连锡，面积介于两者之间的判定为多锡。

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