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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，
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116843620 A (43)申请公布日 2023.10.03 (21)申请号 202310623143.7 G06V 10/764 (2022.01)
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