小程序pcb缺陷检测产品系统

PCB原图尺寸巨大，包含复杂的线路与焊盘信息，但微小的焊点漏焊、开路等缺陷在整幅图像中所占的像素比例极小，极易被忽视，对检测算法的特征捕捉能力提出了极高的挑战。
将高分辨率图像直接缩放到模型输入尺寸，会导致微小缺陷的关键特征被平滑掉，信息严重丢失，模型无法有效识别。
不进行缩放，直接处理原始尺寸的图像，会导致计算量与显存占用呈指数级上升，极易引发“显存溢出”，使模型无法正常运行。

通过自上而下的特征融合与横向连接，FPN能够将深层的语义信息与浅层的高分辨率细节信息有机结合。这一策略既能有效管理计算资源，避免显存过载，又能保证在特征提取过程中不丢失微小缺陷的关键纹理与形状信息，实现精准捕捉。

弃用传统的单阶段检测网络，采用更具鲁棒性的ResNet-101 + FPN + Faster R-CNN组合架构，显著提升复杂背景下的特征提取能力。
浅层特征：捕捉微小缺陷的精细轮廓、边缘与纹理信息，解决“看不清”的问题。深层特征：理解全局上下文，提供准确的语义判断，解决“不理解”的问题。
创新性地结合边缘物理信息与深层语义信息，使模型具备更强的泛化能力，能够精准定位和识别各种形态、尺寸不一的微小表面缺陷。提供Web端与微信小程序双入口，打破传统质检工位的物理限制，实现随时随地的质检操作，将质检能力延伸到生产一线。拍照直传：手机即拍即传，直接用于检测。 📝信息记录：自动关联人员、时间等关键信息。 📄报告生成：一键生成并分享标准化质检报告。
利用AI视觉能力，系统自动识别并裁剪缺陷区域，将高清的缺陷局部放大图推送到移动端，辅助人工快速定位、精准复核查验。