UniPCB：一种面向PCB缺陷检测的生成辅助检测框架
计算机视觉与模式识别
2026-05-27 v3
摘要
在工业物联网中，实现智能、实时的印制电路板（PCB）缺陷检测对于确保产品可靠性至关重要。然而，现有的基于工业物联网的视觉检测系统面临两大复合挑战：稀缺且不平衡的缺陷样本限制了模型训练，以及复杂电路背景下特征表示不足。现有的生成方法依赖于结构控制粗糙的单模态条件，而检测方法仅改进架构却未解决数据瓶颈。为联合解决这两大挑战，我们提出了一种生成辅助的PCB缺陷检测框架，该框架在支持工业物联网的流水线中将可控缺陷合成与特定任务的缺陷检测相集成。在生成端，多模态条件生成器并行提取互补的边缘、深度和文本条件。随后ScaleEncoder将这些条件以四种分辨率嵌入扩散U-Net中，条件调制在每个尺度上应用FiLM风格的空间自适应调制，从而实现结构对齐且缺陷感知的样本合成，以扩充稀缺的工业物联网数据集。在检测端，倒残差移位注意力将自注意力与移位卷积耦合，以联合捕获全局上下文和局部纹理，跨层互补融合块生成像素级门控以进行选择性跨层特征融合。合成样本直接丰富检测训练集，从而使生成方面的改进与检测方面的改进相复合。在DsPCBSD+上的大量实验表明，UniPCB在缺陷检测中实现了98.0%的[email protected]和61.8%的[email protected]:0.95，超越了所有对比方法，同时生成分支达到了129.61的FID和0.619的SSIM，优于现有的条件生成方法。
引用
@article{arxiv.2605.04635,
title = {UniPCB: A Generation-Assisted Detection Framework for PCB Defect Inspection},
author = {Huan Zhang and Lianghong Tan and Yichu Xu and Zishan Su and Jiangzhong Cao and Huanqi Wu and Linwei Zhu and Xu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.04635},
year = {2026}
}