인쇄 회로 기판(Printed Circuit Board, PCB)의 표면 결함 목표가 작고 배경이 복잡하며 분포가 밀집되어 있고, 기존 검출 알고리즘이 정밀도와 속도를 동시에 고려하기 어려운 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 OL-HAIM(OverLoCK-HAFB-APKConv with Improved Matching) 기반 PCB 결함 검출 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘은 먼저 전체를 훑어보고 세밀하게 살펴보는(OverLoCK) 백본 네트워크를 사용하며, 깊은 수준 분해 전략(DDS)과 문맥 혼합 동적 컨볼루션(ContMix)을 통해 계산 복잡도를 줄이고 작은 목표 특징 표현을 강화한다. 또한 CNN 기반의 다중 스케일 특징 융합 모듈(CCFF)을 대체하는 계층적 주의 융합 모듈(HAFB)을 설계하여 지역-전체 주의 메커니즘으로 미세 결함 검출 능력을 향상시켰다. 마지막으로 적응형 점별 컨볼루션(APKConv)을 도입하여 학습 가능한 오프셋을 통해 수용 영역의 적응형 변형을 실현하고 다양한 형태의 결함 특징을 정밀하게 포착한다. 실험 결과 OL-HAIM은 PCB-DEFECT 데이터셋에서 IoU 임계값 0.5일 때 평균 정밀도(mAP@0.5) 97.6%를 달성하여 기준 모델 대비 4.8%p 향상되었으며, 모델 파라미터 수는 13.8M에 불과하고 초당 부동 소수점 연산 횟수(FLOPS)는 23.6G로 감소했으며 RK3588 임베디드 플랫폼에서 추론 속도는 55.7 FPS에 달한다. NEU-DET(동북대학 표면 결함 검출 데이터셋) 및 MS COCO(Microsoft Common Objects in Context) 데이터셋에서 도메인 간 실험을 통해 알고리즘의 일반화 능력을 검증하였다. 특정 PCB 생산 라인 현장 샘플에서의 실증 테스트에서 모델은 mAP@0.5 95.1%, RK3588 임베디드 플랫폼에서 추론 속도 55.4 FPS를 기록하여 현장 환경에서 고정밀 검출 및 실시간 요구를 동시에 만족하였다. 본 논문 방법은 산업 현장의 PCB 결함 실시간 검출에 있어 고정밀 및 경량화 배포를 겸비한 효율적인 솔루션을 제공한다.

PCB 결함 검출;DEIM;경량 대상 검출;엣지 배포