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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于边缘计算的PCB外观缺陷实时检测算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：CN120375089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510555781.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于边缘计算的PCB外观缺陷实时检测算法是由李文科;徐向民;彭雄彪;肖桂姣设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的PCB外观缺陷实时检测算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的PCB外观缺陷实时检测算法，属于计算机视觉与智能制造技术领域。所述算法通过多模态特征提取网络对PCB表面图像进行多尺度特征提取，结合轻量级卷积神经网络在边缘计算资源约束下实现特征维度压缩，平衡计算效率与检测精度。采用自适应注意力算法动态调整局部缺陷特征与全局结构特征的权重分配，增强微小缺陷的显著性表达。通过融合PCB工艺参数数据库的工艺特征映射机制，结合实时环境温度感知的温度敏感系数，提升检测结果与生产条件的适配性。利用轻量级分类器实现低延迟的缺陷分类决策。

本发明授权基于边缘计算的PCB外观缺陷实时检测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的PCB外观缺陷实时检测方法，其特征在于，所述方法包括： 利用多模态特征提取网络处理PCB表面图像数据，得到包含多尺度特征的第一特征集； 基于边缘计算资源约束条件，采用轻量级卷积神经网络压缩所述第一特征集的特征维度，得到第二特征集； 提取所述第二特征集的局部缺陷特征和全局结构特征，并通过自适应注意力算法根据缺陷尺度和类型动态调整特征权重，得到第三特征集； 将所述第三特征集的工艺特征与预设的PCB制造工艺特征库包含的工艺特征进行非线性映射关联，生成包含工艺适配信息的第四特征集； 利用轻量级分类器对所述第四特征集进行实时检测，生成缺陷检测结果； 其中，所述自适应注意力算法包括以下公式： ； ； 其中，表示位置的特征权重，表示局部缺陷特征显著性度量，表示特征图在的梯度向量，表示数值稳定性常数，表示全局结构特征与工艺先验的融合表示，表示可训练权重矩阵，，表示工艺数据库查询结果，，表示局部缺陷特征的非线性增强函数，，表示全局结构特征的归一化函数； 其中，所述利用轻量级分类器对所述第四特征集进行实时检测，生成缺陷检测结果，包括： 使用以下公式对所述第四特征集进行实时检测，生成缺陷检测结果： ； ； 其中，表示最终的缺陷检测结果，表示遍历所有可能的类别，表示工艺关联后的特征向量，表示第c类缺陷对应的第m个特征的权重系数，表示动态特征选择算子，表示实时可用资源决定的特征选择数量，表示边缘设备温度感知的特征衰减系数，表示温度敏感性系数，表示设备额定工作温度阈值，表示边缘设备实时可用内存，表示特征值温度补偿的哈达玛积。

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