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题名基于轻量化RT-DETR的PCB缺陷检测算法
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作者
李鹏
余珺泽
于涛
张立豪
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机构
无锡学院自动化学院
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
南京信息工程大学江苏省大气环境与技术装备技术协同创新中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2714-2721,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41075115)
江苏省重点研发计划社会发展基金项目(BE2015692)
无锡市社会发展科技示范工程基金项目(N20191008)。
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文摘
为解决实际生产中现有DETR类印刷电路板缺陷检测模型检测速度慢、参数量大,模型部署范围受限的问题,提出了一种基于轻量化Real-Time Detection-Transformer的缺陷检测算法。通过采用轻量级的GhostNet重构特征提取网络,减少模型计算复杂度;嵌入深度特征金字塔模块,增强模型对多尺度特征的融合能力;同时设计了一种改进的Focal-SIoU损失函数,引入平衡因子减轻正负样本不均对模型的影响,加速边界框回归。实验结果表明,改进的轻量化缺陷检测算法的mAP50达到了0.93;相较于原算法,模型权重文件大小和参数量分别减少了约42%和47%,而检测精度mAP50仅下降0.02,在轻量化和模型性能之间取得了良好的平衡,能够满足实际生产中工业检测部署的轻量化需求。
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关键词
印刷电路板
目标检测
RT-DETR
GhostNet网络
深度特征金字塔
深度学习
图像处理
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Keywords
printed circuit board
object detection
RT-DETR
GhostNet network
DFPN module
deep learning
image processing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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