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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于多层级关系增强的弱小目标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：CN119399453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202510000368.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于多层级关系增强的弱小目标检测方法是由郭峰;左琳;郑志坤;陈中舒;杨坤山;陈彪设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层级关系增强的弱小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层级关系增强的弱小目标检测方法，旨在检测PCB电路板外观弱小缺陷，属于工业质检和机器视觉领域。本发明将FasterRCNN作为基准模型，包括特征提取器、候选框生成器、辅助检测器，对应的输出特征分别为图像级特征、实例级特征、类别级特征；本发明设计了一组图像级到实例级的上下文语义关系增强和实例级到实例级的视觉推理组件，并通过残差融合模块将上述组件的输出进行融合，进而输送至检测器，实现对输入图像数据表面弱小缺陷目标的检测。本发明增强了基准模型对弱小缺陷目标的表征能力，可准确检测到PCB电路板外观弱小缺陷，提升了电路板外观质量和企业生产效益。

本发明授权一种基于多层级关系增强的弱小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级关系增强的弱小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取PCB电路板缺陷图像数据；步骤S2：将FasterRCNN目标检测模型作为基准框架，所述基准框架包括特征提取器、候选框生成器、辅助检测器三个模块，将步骤S1获取的PCB电路板缺陷图像数据输入基准框架的特征提取器得到图像级特征、将图像级特征输入候选框生成器得到实例级特征、将实例级特征输入辅助检测器得到类别级特征；步骤S3：构建图像级到实例级的上下文语义关系增强组件，将步骤S2得到的图像级特征、实例级特征作为上下文语义关系增强组件的输入，得到包含上下文语义信息的实例级特征；步骤S4：构建实例级到实例级的视觉推理组件，将步骤S2得到的实例级特征、类别级特征作为视觉推理组件的输入，得到实例级特征之间的关联特征；步骤S5：构建残差融合模块，将步骤S3得到的包含上下文语义信息的实例级特征和步骤S4得到的实例级特征之间的关联特征输入残差融合模块后，得到新实例级特征；步骤S6：将步骤S5得到的新实例级特征输送至检测器，实现对输入的图像数据表面弱小缺陷目标的准确检测。

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