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基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法
被引量：
2
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作者
杨萍萍
白艳茹
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第3期75-79,共5页
针对PCB表面缺陷分辨率低、小目标性以及多样性等问题,提出了一种基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法。该方法在YOLOv5架构的基础上,通过新增采样层的方式添加小目标检测层,优化特征金字塔模型,提升小目标特征提取性能,实现小...
针对PCB表面缺陷分辨率低、小目标性以及多样性等问题,提出了一种基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法。该方法在YOLOv5架构的基础上,通过新增采样层的方式添加小目标检测层,优化特征金字塔模型,提升小目标特征提取性能,实现小目标缺陷识别。在调整合适的锚框规格后,改进后的模型在输入640像素×640像素图像时,相较原模型识别精确率提升了7.5%。在输入736像素×736像素图像时,识别精确率提升了1.3%,有效地提升了对PCB小目标缺陷的识别能力,对提高PCB制造过程的质量控制和产品可靠性具有实际意义。
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关键词
PCB
小目标缺陷识别
深度学习
YOLOv5_4layers
特征提取
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题名
基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法
被引量：
2
1
作者
杨萍萍
白艳茹
机构
北京科技大学高等工程师学院
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第3期75-79,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRFDF-22-12)。
文摘
针对PCB表面缺陷分辨率低、小目标性以及多样性等问题,提出了一种基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法。该方法在YOLOv5架构的基础上,通过新增采样层的方式添加小目标检测层,优化特征金字塔模型,提升小目标特征提取性能,实现小目标缺陷识别。在调整合适的锚框规格后,改进后的模型在输入640像素×640像素图像时,相较原模型识别精确率提升了7.5%。在输入736像素×736像素图像时,识别精确率提升了1.3%,有效地提升了对PCB小目标缺陷的识别能力,对提高PCB制造过程的质量控制和产品可靠性具有实际意义。
关键词
PCB
小目标缺陷识别
深度学习
YOLOv5_4layers
特征提取
Keywords
PCB
small target defect identification
deep learning
YOLOv5_4layers
feature extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法
杨萍萍
白艳茹
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024
2
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