一种基于跨模态提示学习与视觉引导的印刷电路板缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于跨模态提示学习与视觉引导的印刷电路板缺陷检测方法及系统，包括以下步骤：获取无缺陷PCB图像样本，得到训练数据集；构建初始印刷电路板检测模型；使用训练数据集对初始印刷电路板检测模型进行训练，得到印刷电路板检测模型；使用印刷电路板检测模型，完成印刷电路板缺陷检测。本发明方法提出一种基于PCB结构与物理先验的合成异常生成策略，并引入双通道存储库机制，通过难例挖掘策略，筛选出对模型训练最有价值的合成异常样本，从而提供视觉异常模式指导。本发明采用结合对比损失和三元组损失的双约束对齐优化策略，调整了视觉与文本特征的映射关系，实现了跨模态对齐和清晰的正常/异常边界。本发明所提出的方法能够显著提升在数据稀疏条件下PCB缺陷检测的准确性、鲁棒性和泛化能力。