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龙图腾网获悉福建理工大学申请的专利一种PCB焊点缺陷视觉检测方法及系统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：CN120543549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511037373.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种PCB焊点缺陷视觉检测方法及系统是由彭晋民;郑昊宇;许恒;吴美顺;池世团;于欣怡设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PCB焊点缺陷视觉检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种PCB焊点缺陷视觉检测方法及系统，步骤如下：S1、获取PCB焊点图像并预处理；S2、基于YOLO目标检测模型构建改进的FD‑YOLO模型：在主干网络末尾引入TripletAT模块，通过对TripletAT模块输入特征的旋转操作和跨维度交互，增强空间与通道特征的关联性；将颈部网络的Upsample层替换为Dysample模块；并在颈部网络的输出部分引入DWAT模块，基于DWAT模块输入特征获得综合复杂度评分，通过动态窗口预测网络将综合复杂度评分映射为窗口尺寸，并根据窗口尺寸执行DWAT模块输入特征的局部平均池化生成多尺度特征，对多尺度特征进行加权求和获得增强特征；S3、将预处理后的PCB焊点图像输入训练好的FD‑YOLO模型，获得缺陷检测结果。本发明可以实现对PCB焊点缺陷的高精度、高效率检测。

本发明授权一种PCB焊点缺陷视觉检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种PCB焊点缺陷视觉检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、获取PCB焊点图像，并进行预处理； S2、基于YOLO目标检测模型构建改进的FD-YOLO模型： 在主干网络的末尾引入TripletAT模块，通过对TripletAT模块输入特征的旋转操作和跨维度交互，增强空间与通道特征的关联性； 将颈部网络的Upsample层替换为Dysample模块；并在颈部网络的输出部分引入DWAT模块，基于DWAT模块输入特征的水平与垂直梯度幅值以及通道方差获得综合复杂度评分，通过动态窗口预测网络将综合复杂度评分映射为窗口尺寸，并根据窗口尺寸执行DWAT模块输入特征的局部平均池化生成多尺度特征，对多尺度特征进行加权求和获得增强特征； S3、将预处理后的PCB焊点图像输入训练好的FD-YOLO模型，获得缺陷检测结果； 所述TripletAT模块包括通道C和空间H维度交互分支、通道C和空间W维度交互分支以及空间H维度和W维度交互分支；其中H维度和W维度分别指特征图的高度方向维度和宽度方向维度； 所述通道C和空间H维度交互分支，对TripletAT模块输入特征x沿H轴逆时针旋转90度获得特征x1，对特征x1应用Z-pool操作和卷积操作生成权重ω1，根据特征x1和权重ω1计算输出特征y1： y1＝x1⊙ω1 并将输出特征y1沿H轴顺时针旋转90度获得旋转恢复后的特征其中σ为Sigmoid激活函数，表示通道C和空间H维度交互分支卷积层，⊙表示逐元素乘法，Z-pool·表示Z-pool操作； 通道C和空间W维度交互分支，对TripletAT模块输入特征x沿W轴逆时针旋转90度获得特征x2，对特征x2应用Z-pool操作和卷积操作生成权重ω2，根据特征x2和权重ω2计算输出特征y2： y2＝x2⊙ω2 并将输出特征y2沿W轴顺时针旋转90度获得旋转恢复后的特征其中表示通道C和空间W维度交互分支卷积层； 空间H维度和W维度交互分支，对TripletAT模块输入特征x应用Z-pool操作和卷积操作生成权重ω3，根据输入特征x和权重ω3计算输出特征y3： y3＝x⊙ω3 其中表示空间H维度和W维度交互分支卷积层； 将三个分支的输出通过平均融合获得TripletAT模块输出y：

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