基于双层SAM模型协同的PCB表面缺陷检测方法和系统

本申请提供基于双层SAM模型协同的PCB表面缺陷检测方法和系统，方法包括：获取待测PCB图像的工业图像域特征和图像块特征；采用上游SAM模型，对待测PCB图像执行全局语义分割，提取多个语义掩码，并表示为加权语义掩码特征；基于图像块特征和加权语义掩码特征，计算待测PCB图像与基于正常PCB图像构建的核心内存库的欧氏距离，获得多级异常评分；融合多级异常评分，得到粗糙异常评分图；采用下游SAM模型，以粗糙异常评分图作为提示，结合上游SAM模型学习的正常PCB结构，得到有效分割区域掩码；基于有效分割区域掩码，对粗糙异常评分图执行像素级异常区域细化，得到精细异常评分图，用于缺陷检测的类别判断与定位。本申请实现了小样本场景下的高精度缺陷检测。