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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种融合GAM和SimAM注意力机制改进YOLOv5的PCB缺陷图像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：CN117152080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202311118240.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合GAM和SimAM注意力机制改进YOLOv5的PCB缺陷图像检测方法是由张健滔;常正方;徐海达;石鑫雨设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合GAM和SimAM注意力机制改进YOLOv5的PCB缺陷图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合GAM和SimAM注意力机制改进YOLOv5的PCB缺陷图像检测方法，该方法针对YOLOv5深度卷积神经网络模型对于PCB小目标缺陷检测能力不足提出了改进，提出了利用交替的移动卷积和注意力MOAT模块的设计思想融合GAM与SimAM注意力机制，提出了GSAM注意力机制，并将GSAM模块嵌入YOLOv5模型，提出了改进YOLOv5‑GSAM模型。改进后的模型与原YOLOv5模型相比，敏感性、特异性等各项指标均有提升，本发明提高了模型对PCB小目标缺陷的检测精度，而且该检测模型具有较好的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种融合GAM和SimAM注意力机制改进YOLOv5的PCB缺陷图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合GAM和SimAM注意力机制改进YOLOv5的PCB缺陷图像检测方法，其特征在于，包括以下两个步骤： S1：建立改进的图像检测模型，具体为：以原YOLOv5模型为基础，将全局注意力机制GAM、简单无参数的注意力机制SimAM融入所述原YOLOv5模型，获得改进YOLOv5的PCB缺陷图像模型； 所述注意力机制GAM和所述注意力机制SimAM融合为GSAM结构注意力机制，再融入所述YOLOv5模型，获得所述改进YOLOv5的PCB缺陷图像模型； 所述GSAM结构将MBConv块中的SE-Net模块替换为所述GAM模块，用所述注意力机制SimAM替代Transformer中的自注意力操作； 所述GSAM结构注意力机制，是依照MOAT结构中倒残差结构与线性瓶颈结构的设计，在GAM注意力机制前先应用1×1卷积将输入通道扩展4倍，然后使用3×3的深度可分离卷积有效地提升像素之间的局部空间交互，再经过注意力机制聚焦感兴趣信息，通过1×1卷积将特征映射回原始通道大小，最后实现残差连接； S2：建立图像数据集用于所述改进YOLOv5的PCB缺陷图像模型的训练，以获得训练好的改进图像模型。

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