全协作域自适应神经网络在印刷电路板缺陷分类中的创新应用

为解决印刷电路板(PCB)多风格缺陷检测中样本不足导致的分类精度下降问题，研究人员开发了全协作域自适应神经网络(FC-DANN)。该模型通过循环特征提取器、协作判别器和共商分类器的协同设计，实现了跨域特征对齐与小样本高精度分类。实验表明，FC-DANN在四类PCB数据集上平均分类准确率超越现有技术1.06%-1.88%，为工业质检提供了泛化性更强的解决方案。

　　

在电子制造业快速发展的背景下，印刷电路板(PCB)的缺陷检测面临严峻挑战。生产过程中存在大量不影响功能的"伪缺陷"，若简单过滤将造成资源浪费。传统人工检测效率低下，而基于机器视觉的方法又存在灵活性差、精度不足等问题。尽管自动化机器学习(AutoML)技术能简化模型开发流程，但其内置算法难以满足PCB缺陷分类的高精度需求。更棘手的是，不同PCB型号的缺陷类型和电路规格差异显著，导致单一数据集训练的模型泛化能力受限。

针对上述问题，广州教育系统资助的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表论文，提出全协作域自适应神经网络(FC-DANN)。该方法创新性地整合了循环特征提取器、非对抗性协作判别器和多分类器协同决策机制，利用四类PCB缺陷数据集(含真实缺陷与伪缺陷样本)进行验证。关键技术包括：1) 结合空间变换网络(STN)改进的循环特征提取器实现跨域特征对齐；2) 通过协作判别器避免传统对抗训练导致的特征丢失；3) 设计两阶段训练的共商分类器集成多源域信息；4) 采用相似性加权机制优化分类器协同决策。

Section snippets部分显示，研究团队系统分析了迁移学习三大分支技术（模型微调、度量学习、对抗域适应）在工业场景的适用性。Problem formulation章节阐明，FC-DANN通过多源域特征融合解决目标域小样本分类问题。Descriptions of datasets详细介绍四类PCB数据集特点，包括不同采样环境获取的真实缺陷（如短路、断路）与伪缺陷样本。

Conclusion部分总结：FC-DANN在四类PCB数据集上的平均分类准确率分别超越现有技术1.06%和1.88%。其创新性体现在：1) 循环特征提取结构保持非共性特征提取能力；2) 协作判别器突破传统对抗训练局限；3) 共商分类器实现多源域知识融合。该研究为PCB多型号缺陷检测提供了样本高效的解决方案，相关数据集已开源。

CRediT authorship显示Jiafu Wen为方法论主要设计者，Wenkai Huang获广州市教育局资助。研究显著提升了小样本条件下PCB缺陷分类的泛化能力，对工业质检智能化具有重要实践价值。