-
题名基于嵌套U-型结构的电路板组件分割
- 1
-
-
作者
李致金
范小真
闫金凤
-
机构
南京信息工程大学人工智能学院
南京信息工程大学计算机学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期367-375,共9页
-
基金
国家自然科学基金(61971167)。
-
文摘
作为重要的现代电子元器件,高度集成的印刷电路板(PCB)的组件分割属于典型的小物件图像分割。由于复杂背景的过度引入,PCB图像的组件分割面临着边界感知能力不足等挑战。为了提高PCB分割组件边界感知能力,提出一种外部协调的嵌套U-型网络结构(U2ECNet)。U2ECNet的主干网络为嵌套U-型结构,在编解码体系中使用外部扩张模块,有效学习全局和局部信息,并关注组件区域中的边缘和角细节;使用引导细化模块,通过多尺度特征映射聚合全局语义信息,从而优化模型的分割精度,同时提高对PCB组件分割的效果;制作新的图像分割数据集PCB_SOD,其包含5608张训练图像和2403张测试图像,用于执行分割任务,并在所提网络中进行训练。在DUTS和PCB_SOD数据集上的实验结果表明,U2ECNet在平均绝对误差(MAE)和maxFβ上分别达到0.045、86.1%和0.027、87.2%,相较于其他方法,U2ECNet的MAE更低,maxFβ更高,整体分割性能达到最佳。此外,所提外部协调的嵌套U-型结构提升了PCB组件分割的精度,在复杂背景中表现出良好的鲁棒性,生成了准确的显著性分割图。
-
关键词
显著性分割
U-型网络结构
PCB_SOD数据集
边界感知
引导细化
-
Keywords
significance segmentation
U-shape network structure
PCB_SOD dataset
boundary perception
guiding refinement
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
