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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于样本和特征均衡化的PCB表面缺陷检测方法及装置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：CN115601319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211235684.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于样本和特征均衡化的PCB表面缺陷检测方法及装置是由赵文晶;郑梓豪;续欣莹;王昊东设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于样本和特征均衡化的PCB表面缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种基于样本和特征均衡化的PCB表面缺陷检测方法及装置；针对由于PCB生成的特征图存在特征语义丢失造成的特征层面不均衡问题和由于PCB数据集中的困难负样本利用率低和缺陷尺度存在差异造成的样本层面不均衡问题，提出了一种样本和特征均衡化缺陷检测算法。使用特征平衡处理，在FPN的基础上加入特征平衡处理算法，不仅可以将深层与浅层的特征语义融合，还可以减少融合过程中非相邻层特征语义的流失，从而缓解特征层面的不平衡问题。使用自适应生成锚框的GA‑RPN，可以使生成的锚框更好的聚焦于缺陷，增强对小尺度缺陷的检测效果，引入IoU平衡采样，增加对困难负样本的利用，有效缓解了样本层面的不均衡问题。

本发明授权基于样本和特征均衡化的PCB表面缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于样本和特征均衡化的PCB表面缺陷检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、建立PCB缺陷图像数据集；其中，该数据集包括PCB成品图像及其标注信息； 步骤2、提取PCB成品图像的多尺度特征图，并对其依次进行一次均衡处理和二次均衡处理，得到均衡化的多尺度特征图； 步骤3、使用GA-RPN网络对所述均衡化的多尺度特征图进行锚框预测，确定其中的正样本和负样本；对所述负样本进行IoU平衡采样，得到均衡化的负样本； 步骤4、对所述正样本和所述均衡化的负样本进行类别预测，生成预测结果； 步骤5、基于步骤2-4进行模型训练，并利用训练好的模型进行PCB表面缺陷检测； 所述一次均衡处理，包括： 将输入的多尺度特征图转换为相同尺度，并对转换为相同尺度的特征图进行平均化处理，得到均衡的语义特征； 再将所述转换为相同尺度的特征图分别与所述均衡的语义特征进行卷积加强，得到经过特征加强后的特征图； 再将得到的所述经过特征加强后的特征图恢复至原尺度进行输出； 所述二次均衡处理，包括： 使用FPN网络对输入的多尺度特征图进行由深至浅的特征融合，得到所述均衡化的多尺度特征图。

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