基于Mamba-ConvMLP的PCB缺陷检测系统设计与实现

摘要

针对印刷电路板（PCB）表面缺陷检测中存在的全局与局部特征融合不足及计算复杂度高等挑战，设计并实现了一种基于Mamba-ConvMLP的高效检测系统。该系统融合了Mamba模块，构建像素特征间的远距离依赖关系，有效降低了自注意力机制在处理超高清图像时的计算复杂度。结合ConvMLP的特征提取能力，引入Faster-RCNN作为检测头，实现了对PCB表面缺陷的快速、准确检测。实验结果表明，系统在完成PCB缺陷检测任务中表现出色，精确率达到90.8%，处理速度为每张图像25.4 ms，为PCB生产的质量监控提供了参考价值。

关键词

Mamba-ConvMLP / PCB缺陷检测 / 深度学习 / 计算机视觉