Debido al pequeño tamaño de los objetivos de defectos en la placa de circuito impreso (Printed Circuit Board, PCB), el fondo complejo, la distribución densa y la dificultad de los algoritmos de detección existentes para equilibrar precisión y velocidad, este artículo propone un algoritmo de detección de defectos de PCB basado en OL-HAIM (OverLoCK-HAFB-APKConv con emparejamiento mejorado). El algoritmo primero utiliza la red principal OverLoCK, que adopta un enfoque de "visión general seguida de inspección detallada", reduce la complejidad computacional y mejora la expresión de características de pequeños objetivos mediante la estrategia de descomposición profunda (DDS) y la convolución dinámica mixta de contexto (ContMix). A continuación, se diseñó un módulo de fusión de atención jerárquica (HAFB) que reemplaza al módulo de fusión de características multiescala basado en CNN (CCFF), mejorando la capacidad de detección de defectos minúsculos mediante un mecanismo de atención local-global. Finalmente, se introduce la convolución puntual adaptativa (APKConv), que a través de desplazamientos aprendibles permite la deformación adaptativa del campo receptivo, capturando con precisión las características de defectos de diversas formas. Los resultados experimentales muestran que OL-HAIM alcanza un valor medio de precisión (mAP@0.5) del 97,6 % en el conjunto de datos PCB-DEFECT con un umbral IoU de 0.5, mejorando en 4,8 puntos porcentuales respecto al modelo base; el modelo solo tiene 13,8 millones de parámetros, las operaciones de punto flotante por segundo (FLOPS) descienden a 23.6G, y la velocidad de inferencia en la plataforma integrada RK3588 llega a 55,7 fotogramas por segundo. Los experimentos de transferencia en los conjuntos NEU-DET (Conjunto de datos de detección de defectos superficiales de la Universidad Northeastern) y MS COCO (Microsoft Common Objects in Context) validan la capacidad de generalización del algoritmo. En pruebas in situ con muestras tomadas directamente en una línea de producción de PCB, el modelo obtuvo mAP@0.5 de 95.1% y velocidad de inferencia de 55.4 FPS en la plataforma RK3588, equilibrando detección de alta precisión y en tiempo real en escenarios reales. Este método proporciona una solución eficaz para la detección en tiempo real de defectos de PCB en entornos industriales, conciliando alta precisión y despliegue liviano.

Detección de defectos PCB;DEIM;Detección ligera de objetivos;Despliegue en el borde