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摘要：本发明公开了一种基于非范例类增量学习的印刷电路板缺陷检测方法，包括获取PCB图像，并基于原型排练进行缺陷特征表示学习过程；基于动态结构重组策略获取旧类缺陷的代表范例，保证新类缺陷的无偏训练；采用基于可扩展嵌入空间的缺陷原型选择机制减少蒸馏部分的新旧类缺陷特征混淆；通过平衡校准对缺陷进行分类，得到印刷电路板缺陷结果。本发明通过动态结构重组策略实现循环扩展优化，从而得到缺陷特征结构不变表示。使用主分支蒸馏来通过对齐旧缺陷类上的不变分布缺陷特征知识来保持新网络对旧缺陷特征的区分。使用一种原型选择机制，结合保留的不变缺陷知识和输入的新缺陷样本，以减少相似缺陷类之间的特征混淆。
主权项：1.一种基于非范例类增量学习的印刷电路板缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1、获取PCB图像，并基于原型排练进行缺陷特征表示学习过程；步骤S2、基于动态结构重组策略获取旧类缺陷的代表范例，保证新类缺陷的无偏训练；步骤S3、采用基于可扩展嵌入空间的缺陷原型选择机制减少蒸馏部分的新旧类缺陷特征混淆；步骤S4、通过平衡校准对缺陷进行分类，得到印刷电路板缺陷结果。
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百度查询： 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 安徽工业大学 一种基于非范例类增量学习的印刷电路板缺陷检测方法
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