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印刷电路板(PCB)是保障电子设备产品可靠性的关键因素。因此,对于PCB板的缺陷检测是一项基本和必要的工作。当前PCB缺陷检测方面已经取得了很大进步,但由于PCB板缺陷的多样性、复杂性以及微小性,传统检测方法仍然难以应对。针对PCB板复杂性和微小性问题,文中提出了一种基于深度学习的PCB微小缺陷检测网络,命名为UF-Net。该网络通过多层卷积提取不同维度的特征,通过上采样及跳层连接(Skip Connect)的方式实现多尺度特征融合;利用RPN(Region Proposal Network)网络生