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龍圖騰網獲悉南京理工大學申請的專利一種基于模型壓縮的PCB板缺陷檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114897845B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210550075.1，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于模型壓縮的PCB板缺陷檢測方法是由程毅;康晴設計研發完成，并于2022-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模型壓縮的PCB板缺陷檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于模型壓縮的PCB板缺陷檢測方法，包括：對于原始缺陷圖片進行預處理，通過區域分割形成訓練樣本；設計輕量特征提取模塊，將其替換YOLOv5網絡中的特征提取模塊進行網絡壓縮，構建壓縮網絡；在知識蒸餾進行前，通過PCB樣本訓練YOLOv5網絡，在知識蒸餾過程中，其參數不會被更新；基于YOLOv5網絡，壓縮網絡每一次的迭代訓練過程中，利用局部與全局知識蒸餾模塊進行蒸餾損失的計算，并通過反向傳播算法進行知識蒸餾網絡的參數更新；通過壓縮網絡進行缺陷檢測，并對輸出的檢測框篩選，得到最終的缺陷預測框。本發明在壓縮原有模型的參數量與計算量的同時保持了原有網絡模型的平均檢測精度。

本發明授權一種基于模型壓縮的PCB板缺陷檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模型壓縮的PCB板缺陷檢測方法，其特征在于，包括步驟：步驟S1：對于原始PCB的缺陷圖片進行預處理，通過區域分割形成訓練樣本；步驟S2：設計輕量特征提取模塊，將其替換YOLOv5網絡中的特征提取模塊進行網絡壓縮，構建壓縮網絡；步驟S3：在知識蒸餾進行前，通過S1步驟產生的PCB樣本訓練YOLOv5網絡，在知識蒸餾過程中，網絡的參數不會被更新；步驟S4：基于S3訓練的YOLOv5網絡，步驟S2構建的壓縮網絡每一次的迭代訓練過程中，利用局部與全局知識蒸餾模塊進行蒸餾損失的計算，并通過反向傳播算法進行壓縮網絡的參數更新；步驟S5：通過步驟S4訓練的壓縮網絡進行PCB板缺陷檢測，并對輸出的檢測框進行篩選，得到最終的缺陷預測框；所述步驟S2具體包括：通過Ghost卷積模型替換YOLOv5網絡中C3模塊BottleNeck的卷積層，并將壓縮后的C3模塊替換YOLOv5網絡中C3模塊進行特征提?。凰霾襟ES4具體包括：S4-1：通過訓練樣本的標簽生成對應的前景與背景掩模；S4-2：根據生成的前景與背景掩模生成蒸餾損失的權重掩模；S4-3：通過PCB訓練樣本特征的特征提取后的特征圖的空間注意力矩陣生成空間注意力掩模；S4-4：通過PCB訓練樣本特征的特征提取后的特征圖的通道注意力矩陣生成通道注意力掩模；S4-5：通過全局特征提取模塊進行特征圖全局語義信息的提??；S4-6：通過生成的前景與背景掩模、權重掩模、空間注意力掩模、通道注意力掩模計算壓縮網絡與YOLOv5網絡的局部蒸餾損失；S4-7：通過S4-5步驟提取的特征圖的全局語義信息計算壓縮網絡與YOLOv5網絡的全局蒸餾損失；S4-8：通過局部蒸餾損失與全局蒸餾損失計算總蒸餾損失。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市孝陵衛200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。