1.一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对原始PCB图像进行图像预处理，得到预处理PCB图像；对预处理PCB图像进行尺度特征融合，得到多尺度特征图；

步骤S2具体为：

步骤S21：对多尺度特征图进行背景纹理的注意力模块构建，得到注意力权重图；

步骤S22：对注意力权重图以及多尺度特征图进行注意力引导的特征学习，得到背景抑制特征图；

步骤S23：对多尺度特征图以及背景抑制特征图进行残差连接与特征融合，得到融合特征图；

步骤S24：对融合特征图进行非线性激活与归一化，得到显著性缺陷图；

步骤S3具体为：

步骤S31：根据预处理PCB图像以及显著性缺陷图进行局部区域大小确定，得到局部区域大小数据；

步骤S32：根据局部区域大小数据对显著性缺陷图进行滑动窗口的局部统计特征计算，得到局部统计特征图；

步骤S33：根据局部统计特征图进行自适应阈值计算，得到自适应阈值图，其中局部统计特征图包括局部直方图、局部均值图以及局部标准差图，其中步骤S33具体为：步骤S331：对局部直方图进行局部Otsu阈值计算，得到局部Otsu阈值列表；

步骤S332：根据局部区域大小数据对局部Otsu阈值列表进行阈值图转换，并进行阈值平滑，得到平滑后局部Otsu阈值图；

步骤S333：根据局部均值图以及局部标准差图进行局部对比度计算，得到局部对比度图；

步骤S334：对局部对比度图进行对比度归一化，得到归一化局部对比图；

步骤S335：利用归一化局部对比图进行阈值调整权重计算，得到阈值调整权重图；

步骤S336：利用阈值调整权重图对平滑后局部Otsu阈值图进行阈值调整，得到自适应阈值图；

步骤S34：对自适应阈值图以及显著性缺陷图进行二值化分割，得到候选缺陷区域；

步骤S4：根据候选缺陷区域进行初步空洞检测，得到初步空洞区域；对初步空洞区域进行距离变换计算，得到距离变换图；对距离变换图进行测地线变换计算，得到测地线距离图；利用测地线距离图以及距离变换图进行测地线重建图构建，得到测地线重建图；对测地线重建图进行缺陷区域精细化，得到精细化缺陷区域；

步骤S5：对精细化缺陷区域进行缺陷分类，得到缺陷类别数据；根据缺陷类别数据进行缺陷定位，得到缺陷位置和尺寸数据；对缺陷类别数据以及缺陷位置和尺寸数据进行缺陷信息整合，得到缺陷检测结果，以实现印制线路板缺陷检测作业。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：对原始PCB图像进行图像预处理，得到预处理PCB图像；

步骤S12：对预处理PCB图像进行多尺度小波变换，得到多尺度小波系数；

步骤S13：使用预训练的深度卷积神经网络对预处理PCB图像进行深度特征提取，得到深度特征图；

步骤S14：对多尺度小波系数进行小波系数重构，得到重构小波特征图；

步骤S15：根据重构小波特征图对深度特征图进行特征图上采样，得到上采样深度特征图；

步骤S16：对重构小波特征图以及上采样深度特征图进行特征融合，得到多尺度特征图。

3.根据权利要求1所述的基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对候选缺陷区域进行噪声去除，得到去噪后候选区域；对去噪后候选区域进行断裂缺陷连接，得到连接后缺陷区域；

步骤S42：对连接后缺陷区域进行初步空洞检测，得到初步空洞区域；

步骤S43：对初步空洞区域进行距离变换计算，得到距离变换图；

步骤S44：对初步空洞区域进行空洞边界标记，得到空洞边界图；以空洞边界图作为标记对距离变换图进行测地线变换计算，得到测地线距离图；

步骤S45：利用测地线距离图以及距离变换图进行测地线重建图构建，得到测地线重建图；

步骤S46：对测地线重建图以及连接后缺陷区域进行区域合并填充，得到填充后缺陷区域；

步骤S47：对填充后缺陷区域进行边缘平滑，得到平滑后缺陷区域；对平滑后缺陷区域进行区域筛选，得到精细化缺陷区域。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：步骤S431：对初步空洞区域进行缺陷区域反转，得到反转后缺陷区域；

步骤S432：利用预选择的距离度量方法对反转后缺陷区域进行初始距离图计算，得到初始距离图；

步骤S433：对初始距离图进行距离图归一化，得到归一化距离图；

步骤S434：对归一化距离图进行距离图增强，得到距离变换图。

5.根据权利要求3所述的基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，步骤S45包括以下步骤：步骤S451：根据距离变换图进行初始重建图构建，得到初始重建图；

步骤S452：根据测地线距离图进行动态阈值系数确定，得到动态阈值系数；

步骤S453：遍历距离变换图中每个像素，并将测地线距离图中对应像素的距离值乘以动态阈值系数，得到动态阈值；

步骤S454：根据距离变换图以及动态阈值进行像素值比较，并对初始重建图进行图标记，得到标记图；

步骤S455：对标记图进行形态学处理，得到测地线重建图。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：步骤S51：对精细化缺陷区域进行特征提取，得到缺陷特征向量；

步骤S52：根据缺陷特征向量以及预设的缺陷标签进行轻量级分类器训练，得到缺陷分类器；

步骤S53：利用缺陷分类器对缺陷特征向量进行缺陷分类，得到缺陷类别数据；

步骤S54：根据精细化缺陷区域以及缺陷类别数据进行缺陷定位，得到缺陷位置和尺寸数据；

步骤S55：对缺陷类别数据以及缺陷位置和尺寸数据进行缺陷信息整合，得到缺陷检测结果。

7.一种基于图像识别的印制线路板缺陷检测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于图像识别的印制线路板缺陷检测方法，该基于图像识别的印制线路板缺陷检测系统包括：多尺度特征融合模块，用于对原始PCB图像进行图像预处理，得到预处理PCB图像；对预处理PCB图像进行尺度特征融合，得到多尺度特征图；

背景纹理抑制模块，用于对多尺度特征图进行背景纹理特征学习，得到背景抑制特征图；根据背景抑制特征图进行背景纹理抑制，得到显著性缺陷图；

自适应阈值分割模块，用于根据预处理PCB图像以及显著性缺陷图进行局部统计特征计算，得到局部统计特征图；根据局部统计特征图进行自适应阈值计算，并进行二值化分割，得到候选缺陷区域；

形态学优化模块，用于根据候选缺陷区域进行初步空洞检测，得到初步空洞区域；对初步空洞区域进行距离变换计算，得到距离变换图；对距离变换图进行测地线变换计算，得到测地线距离图；利用测地线距离图以及距离变换图进行测地线重建图构建，得到测地线重建图；对测地线重建图进行缺陷区域精细化，得到精细化缺陷区域；

缺陷分类与定位模块，用于对精细化缺陷区域进行缺陷分类，得到缺陷类别数据；根据缺陷类别数据进行缺陷定位，得到缺陷位置和尺寸数据；对缺陷类别数据以及缺陷位置和尺寸数据进行缺陷信息整合，得到缺陷检测结果。