PCB检测中圆Mark的快速精确定位 被引量：22

1

作者 熊光洁 马树元 刘瑞祯 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第11期211-213,216,共4页

高密度电路板在缺陷检测时获取的圆形标志有时会变形,从而影响检测精度。为此,提出一种求取最圆椭圆度的Mark点精确定位算法。该算法将检测的彩色图像转换成灰度图,采用Otus的阈值分割技术使Mark区域与背景相分离,对图像进行二值化,求... 高密度电路板在缺陷检测时获取的圆形标志有时会变形,从而影响检测精度。为此,提出一种求取最圆椭圆度的Mark点精确定位算法。该算法将检测的彩色图像转换成灰度图,采用Otus的阈值分割技术使Mark区域与背景相分离,对图像进行二值化,求取边缘点(图像轮廓)。对图像轮廓进行椭圆拟合后求取椭圆的外接矩形,将矩形长与宽之差与矩形宽之比小于0.1作为判据,判断所求的是否为最圆的椭圆,输出Mark点中心。仿真测试结果表明,该算法具有高速、抗干扰能力强和鲁棒性高的特点。 展开更多

关键词 pcb检测 圆Mark 定位 椭圆拟合 HOUGH变换

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改进YOLOv8n的轻量化PCB缺陷检测算法

2

作者 刘辉 刘旭 +2 位作者 李校林 曾凡琪 王鹏江 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期111-119,共9页

针对现阶段PCB缺陷检测算法在模型参数量和检测精度无法同时兼顾的问题,本文提出改进YOLOv8n的轻量化PCB检测算法ST-YOLO。首先,采用轻量化主干网络StarNet替换YOLOv8n的主干网络,调整网络结构。删除大目标检测层,新增小目标检测层。其... 针对现阶段PCB缺陷检测算法在模型参数量和检测精度无法同时兼顾的问题,本文提出改进YOLOv8n的轻量化PCB检测算法ST-YOLO。首先,采用轻量化主干网络StarNet替换YOLOv8n的主干网络,调整网络结构。删除大目标检测层,新增小目标检测层。其次,颈部网络中将C2f模块与Star Block和CA注意力机制结合设计出C2f-Star-CA模块,能够更好的融合局部和全局的上下文信息。最后,设计轻量化检测头,通过使用共享卷积减少模型的参数量。实验结果表明:与YOLOv8n相比,本文算法模型参数量减少了45.5%,计算量减少了56.8%,mAP%0.5提升了0.2%,为满足移动端部署的需要提供了新的可能性。 展开更多

关键词 pcb检测 轻量化 YOLOv8n 深度学习 目标检测

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基于改进YOLOv8模型的PCB缺陷检测算法 被引量：1

3

作者 熊炜 黄玉谦 彭鑫旭 《电子测量技术》 北大核心 2025年第18期159-167,共9页

针对现有PCB缺陷检测方法存在漏检率高、泛化性差且难以兼顾检测精度和速度的平衡问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8n模型的PCB缺陷检测算法YOLOv8-CSM。首先,在主干网络末尾添加一个CoordAtt注意力模块,抑制复杂背景对PCB缺陷区域的... 针对现有PCB缺陷检测方法存在漏检率高、泛化性差且难以兼顾检测精度和速度的平衡问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8n模型的PCB缺陷检测算法YOLOv8-CSM。首先,在主干网络末尾添加一个CoordAtt注意力模块,抑制复杂背景对PCB缺陷区域的影响以提高模型的检测精度;其次,在检测头中引入3个SEAM模块扩大模型感受野,提高模型对微小缺陷的识别的能力以降低漏检率;最后,使用MPDIoU替代传统的CIoU损失,优化边界框的回归效果并提高模型的收敛速度。实验数据表明,YOLOv8-CSM能更好的兼顾检测精度与速度的平衡且泛化性更强,与基础模型相比Recall、Precision、mAP50、FPS分别提高了4.3%、1.8%、2.7%、42.76,显著提高了模型在PCB缺陷检测任务中的性能。 展开更多

关键词 YOLOv8 注意力机制 SEAM模块 MPDIoU pcb缺陷检测

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基于改进YOLOv7-tiny的PCB缺陷检测算法

4

作者 侯培国 韩超明 +1 位作者 李宁 宋涛 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期167-176,共10页

针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池... 针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池化操作掩盖特征图内部有效信息的问题。提出了全局局部门控感知模块,通过选择性特征融合、局部与全局信息结合的方法,降低颈部网络的参数量。基于DeepPCB数据集进行实验得出,改进后的模型较传统模型精度提升了1.5%,参数量和计算量分别下降了66%和20.6%,模型规模降低了66.3%。改进后的算法识别精度高、参数量少、计算量小,可以为PCB缺陷的快速准确识别提供良好的条件。 展开更多

关键词 pcb表面缺陷检测 YOLOv7-tiny 多尺度捕获模块 全局局部门控感知模块 轻量化

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改进YOLOv7的PCB缺陷检测算法 被引量：6

5

作者 王玲 向北平 张晓勇 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期9-18,共10页

针对检测印刷电路板(Printed circuit board, PCB)缺陷任务中,通用物体检测算法难以区分目标缺陷与背景,从而导致检测精度低等问题,提出一种改进YOLOv7的PCB表面缺陷检测模型。首先,在主干提取网络用Conv2Former(Transformer-style conv... 针对检测印刷电路板(Printed circuit board, PCB)缺陷任务中,通用物体检测算法难以区分目标缺陷与背景,从而导致检测精度低等问题,提出一种改进YOLOv7的PCB表面缺陷检测模型。首先,在主干提取网络用Conv2Former(Transformer-style convolutional network)模块替代ELAN模块,保留空间信息的同时加强全局信息关联性,有效减少参数量。其次,删除20×20的大目标检测层,增加160×160的小目标检测层,以此保留更多小目标信息。此外,在特征融合网络引入SimAM(Similarity-based attention mechanism)注意力机制,不引入额外参数的同时提升检测精确度。最后,将Focal损失函数与CIoU损失函数结合,优化损失函数中高质量与低质量样本的权重分配,提升检测效果。实验结果表明,改进后的模型平均检测精度达到95.3%,相较于原模型精度提高了3.6%,参数量为10.97 MB,仅为原模型参数量的三分之一,改进后的模型能够更准确地识别PCB缺陷,有效降低漏检和误检率。 展开更多

关键词 pcb表面缺陷检测 YOLOv7 Conv2Former SimAM Focal-CIoU

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改进YOLO11的PCB表面缺陷检测方法 被引量：1

6

作者 吴葛 朱宇凡 贾泽宁 《电子测量技术》 北大核心 2025年第14期136-145,共10页

针对PCB表面缺陷检测准确率不足,无法充分平衡模型检测准确性与实时性,难以满足现代电子制造系统稳定运行要求的问题,提出了一种改进YOLO11的PCB表面缺陷检测方法HDH-YOLO。该方法通过采用优化的HGNetV2替换原YOLO11的骨干网络,实现模... 针对PCB表面缺陷检测准确率不足,无法充分平衡模型检测准确性与实时性,难以满足现代电子制造系统稳定运行要求的问题,提出了一种改进YOLO11的PCB表面缺陷检测方法HDH-YOLO。该方法通过采用优化的HGNetV2替换原YOLO11的骨干网络,实现模型的轻量化;借鉴Dynamicconv的思想对HGBlock进行改进,用改进的Dynamic_HGBlock替换HGNetV2网络中后四层HGBlock,在不增加过多计算量的前提下引入更多网络参数,增强网络对泛化特征的学习能力,进而提高检测精度;在骨干网络末端添加DSM注意力机制层,通过放大关键区域的空间域和频率域响应提升模型的小目标检测能力。在PKU-Market PCB和DeepPCB数据集进行对比实验和消融实验,实验结果表明,提出的HDH-YOLO模型较基线YOLO11n模型参数量降低6.20%,计算量降低12.70%,mAP50和mAP50-95分别提升2.6%和2.3%,较好地平衡了轻量化和检测精度,在现代电子制造系统中具有高可靠性和高实用性。 展开更多

关键词 pcb表面缺陷检测 YOLO11 HGNetV2 HGBlock Dynamicconv DSM

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改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法

7

作者 王海群 王炳楠 葛超 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第2期317-326,共10页

PCB板的缺陷检测是保证其质量的重要手段。为了避免漏检、误检现象的发生,并提高PCB缺陷检测速度,提出了一种改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法。引入ESP网络结构,通过ESPblock实现下采样,并改进特征提取模块,采用更轻量的网络结构实现特... PCB板的缺陷检测是保证其质量的重要手段。为了避免漏检、误检现象的发生,并提高PCB缺陷检测速度,提出了一种改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法。引入ESP网络结构,通过ESPblock实现下采样,并改进特征提取模块,采用更轻量的网络结构实现特征提取,解决PCB缺陷检测模型较大并且难以部署的问题;引入一种无参数注意力机制SimAM,在不增加网络参数的同时提高复杂环境中算法对目标的关注度,解决由于背景复杂导致的PCB缺陷漏检问题;引入RFB多尺度特征提取模块,扩大算法感受野并提高多尺度特征提取能力,解决由于缺陷大小差异导致的漏检问题;引入可学习参数特征融合模块BiFPN,提高融合特征图的特征表达能力。实验结果显示,ESP-YOLO算法的参数量和GFLOPs分别为5.32×106和11.2,相比YOLOv5s算法分别降低了23.8%和29.1%;平均精度为97.8%,相比于原YOLOv5s算法提升了3.2%。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 ESPNet SimAM RFB BiFPN YOLOv5s

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基于机器视觉的PCB在线检测设备的图像采集系统 被引量：6

8

作者 李颖 谭立新 李斌 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2007年第7期43-45,共3页

介绍了PCB在线检测原理,描述了一种PCB在线检测设备的系统结构,在设备的PCB图像采集系统中,提出了采用两轴电机实现扫描检测的解决方案,介绍了基于MPC01运动控制卡和伺服电机的运动控制系统结构和工作原理,详细阐述了系统的硬件具体实现... 介绍了PCB在线检测原理,描述了一种PCB在线检测设备的系统结构,在设备的PCB图像采集系统中,提出了采用两轴电机实现扫描检测的解决方案,介绍了基于MPC01运动控制卡和伺服电机的运动控制系统结构和工作原理,详细阐述了系统的硬件具体实现,并采用VB为工具,开发了具有良好可靠性的软件控制平台。 展开更多

关键词 pcb检测 运动控制 图像采集 伺服电机

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基于KMW-YOLOv5的PCB表面缺陷检测算法研究

9

作者 程瑶 石肖伊 +1 位作者 王玉菡 龚奥 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期108-114,共7页

随着电路板制作越来越小型化、轻薄化,针对现有PCB缺陷检测算法存在检测性能差,容易出现漏检、误检等问题,文中提出基于KMW-YOLOv5的PCB缺陷检测算法。首先针对PCB微小缺陷,采用K-means++算法重新聚类生成更适合于目标数据集的锚框尺寸... 随着电路板制作越来越小型化、轻薄化,针对现有PCB缺陷检测算法存在检测性能差,容易出现漏检、误检等问题,文中提出基于KMW-YOLOv5的PCB缺陷检测算法。首先针对PCB微小缺陷,采用K-means++算法重新聚类生成更适合于目标数据集的锚框尺寸,提高模型对缺陷的检测效率。然后,对YOLOv5的特征融合层进行改进,加强PCB语义特征信息的融合,降低对PCB缺陷检测的漏检率以及误检率。最后,采用回归损失函数WIoU,提高网络对改进锚框的关注度、对PCB缺陷目标的定位能力。实验结果表明:KMW-YOLOv5算法在PCB Defect公开数据集测试中,其平均检测精度为98.3%,相较于YOLOv5提高了1.9%,优于其他PCB缺陷检测算法。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 YOLOv5 聚类算法 MobileViT

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基于机器视觉的PCB裸板缺陷自动检测方法 被引量：26

10

作者 杨庆华 陈亮 +1 位作者 荀一 陈文彪 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第22期2661-2666,共6页

提出了通过比较标准图像与待测图像差异并分析差异区域边界进行印刷线路板(PCB)缺陷检测与识别的算法。在同一位置采集多幅标准PCB图像并计算其灰度平均值从而得到标准图,将待测PCB图与其进行对比。首先使用限定区域Hough变换快速检测... 提出了通过比较标准图像与待测图像差异并分析差异区域边界进行印刷线路板(PCB)缺陷检测与识别的算法。在同一位置采集多幅标准PCB图像并计算其灰度平均值从而得到标准图,将待测PCB图与其进行对比。首先使用限定区域Hough变换快速检测出图像中相互垂直相交的细短标志线,将线段的交点作为特征点并计算其坐标,进而对标准图与待测图进行仿射变换配准,差影计算后,再通过二值化、形态学处理等去除伪缺陷,即可获取缺陷区域位置。在此基础之上,对处理过的差影图进行膨胀处理,通过边界检测获取各个缺陷区域闭合轮廓各点坐标。分析各个轮廓坐标对应阈值分割后的配准待测图中点的像素值,并结合缺陷是缺料缺陷还是多料缺陷识别出缺陷类型。对合格的和有缺陷的PCB图各200幅进行算法测试,检测准确率为98.3%,基本能够稳定检测出常规缺陷。 展开更多

关键词 机器视觉 pcb缺陷检测 HOUGH变换 边界分段

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基于改进YOLOv5的PCB板表面缺陷检测 被引量：25

11

作者 王淑青 张子言 +3 位作者 朱文鑫 刘逸凡 王娟 李青珏 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第5期106-111,共6页

针对当前PCB板检测参数量庞大、检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv5的检测模型。以YOLOv5模型为框架,采用EfficientNetV2结构替换原始模型的主干网络,针对小目标缺陷,引入对空间信息更敏感的CA注意力机制,并采用α-IoU损失函数提高... 针对当前PCB板检测参数量庞大、检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv5的检测模型。以YOLOv5模型为框架,采用EfficientNetV2结构替换原始模型的主干网络,针对小目标缺陷,引入对空间信息更敏感的CA注意力机制,并采用α-IoU损失函数提高模型回归精度。实验结果表明:改进后的YOLOv5网络模型较原始网络均值平均精度提高了2.6%,参数量减少47%,可应用在小型工业检测设备中。 展开更多

关键词 pcb板检测 YOLOv5 EfficientNetV2 缺陷检测 注意力机制 损失函数

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基于机器视觉PCB焊点质量检测研究 被引量：7

12

作者 祝振敏 吕兆康 +1 位作者 宋瑞超 李海文 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第4期722-727,共6页

针对印刷电路板(PCB)焊点质量检测过程中出现的准确率和智能化问题,提出了一种基于特征提取和支持向量机(SVM)分类的PCB焊点质量检测方法,首先,采集焊点图像,运用基于熵的3阈值方法分割焊点图像,然后提取焊点形状、纹理、三维特征,最后... 针对印刷电路板(PCB)焊点质量检测过程中出现的准确率和智能化问题,提出了一种基于特征提取和支持向量机(SVM)分类的PCB焊点质量检测方法,首先,采集焊点图像,运用基于熵的3阈值方法分割焊点图像,然后提取焊点形状、纹理、三维特征,最后运用SVM分类完成焊锡过量、焊锡合适、焊锡少量三种类型的识别。结果表明,该方法具有较高的准确率。 展开更多

关键词 机器视觉 特征提取 支持向量机 pcb焊点质量检测

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基于轻量化人工神经网络的PCB板缺陷检测 被引量：23

13

作者 王淑青 鲁濠 +2 位作者 鲁东林 刘逸凡 要若天 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2022年第5期98-104,共7页

PCB板表面缺陷检测是其生产中重要的环节,针对当前目标检测模型在小型工业计算平台参数多,内存负荷大等问题,提出了一种轻量化YOLOv5的检测模型。首先在主干网络采用ShuffleNetV2结构取代Conv与C3结构;其次在FPN模块加入CEM和AM模块,解... PCB板表面缺陷检测是其生产中重要的环节,针对当前目标检测模型在小型工业计算平台参数多,内存负荷大等问题,提出了一种轻量化YOLOv5的检测模型。首先在主干网络采用ShuffleNetV2结构取代Conv与C3结构;其次在FPN模块加入CEM和AM模块,解决特征提取中分辨率与感受野不合的问题。最后使用PReLU激活函数代替ReLU,防止神经元崩坏。实验结果表明,改进的算法参数减少91%,每s浮点运算次数减少70%,检测精度达到95%,能够在小型计算平台完成快速精确的PCB板表面缺陷检测。 展开更多

关键词 深度学习 轻量化网络 YOLOv5 pcb板检测 目标检测

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自动PCB外观检测仪中的图像采集研究 被引量：1

14

作者 任小均 叶玉堂 +2 位作者 刘旭 樊星 罗颖 《中国测试技术》 2008年第3期58-61,共4页

为了增强对PCB板检测的准确性和有效性,研制了自动外观检测仪。文章介绍了外观检测仪中图像实时采集和传输的实现。主要讨论了系统设计、检测和驱动开发。采用ALTERA公司的新型CYCLONE FPGA系列简化本地逻辑,大大缩短了硬件开发周期。工... 为了增强对PCB板检测的准确性和有效性,研制了自动外观检测仪。文章介绍了外观检测仪中图像实时采集和传输的实现。主要讨论了系统设计、检测和驱动开发。采用ALTERA公司的新型CYCLONE FPGA系列简化本地逻辑,大大缩短了硬件开发周期。工具DriverStudio的使用降低了驱动开发的难度。桥芯片PEX8111的使用和DMA传输方式的设计满足了高速、实时、准确的图像采集要求。 展开更多

关键词 自动pcb外观检测仪 图像采集 WDM驱动程序 桥芯片PEX8111 可编程逻辑器件

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研祥EPE总线产品在PCB自动光学检测(AOI)系统中的应用

15

《兵工自动化》 2013年第1期I0002-I0003,共2页

一、系统概述 20世纪70年代以前，PCB检测主要依靠人眼加放大镜，检测速度慢、漏检率高，同时，还会导致检验人员视力下降，影响人体健康；后来发展为电测试，其原理是根据PCB线路图的计算机数据设计一副针床夹具和相应的网点测试程序。

关键词 自动光学检测 pcb检测 系统 EPE 应用 产品 总线 视力下降

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基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测研究 被引量：66

16

作者 伍济钢 成远 +1 位作者 邵俊 阳德强 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期171-178,共8页

针对现用PCB缺陷检测方法存在效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测方法。使用改进二分K-means聚类结合交并比(IoU)损失函数确定锚框,解决预设锚框不适用PCB小目标缺陷检测的问题。引用Mobi... 针对现用PCB缺陷检测方法存在效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题,提出基于改进YOLOv4算法的PCB缺陷检测方法。使用改进二分K-means聚类结合交并比(IoU)损失函数确定锚框,解决预设锚框不适用PCB小目标缺陷检测的问题。引用MobileNetV3作为特征提取网络,提升对PCB小目标缺陷的检测性能,同时方便部署在现场轻量化移动端。引入Inceptionv3作为检测网络,利用多种卷积核进行运算满足PCB缺陷多类别的检测要求。以PCB_DATASET数据集为测试对象,将本文方法与Faster R-CNN、YOLOv4、MobileNetV3-YOLOv4等开展对比验证实验。结果表明,本文方法均值平均精度(mAP)为99.10%,模型大小为53.2 MB,检测速度为43.01 FPS,检测mAP分别提升4.88%、0.05%、2.01%,模型大小分别减少0、203.2、3.3 MB,检测速度分别提升29.93、6.37、0.79 FPS,满足PCB工业生产现场高检测精度和检测速度要求。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 YOLOv4 二分K-means聚类 MobileNetV3 Inceptionv3

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基于ZYNQ的PCB缺陷检测系统实验设计 被引量：6

17

作者 张丽丽 陈真 +1 位作者 刘雨轩 蔡健楠 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2023年第4期96-102,共7页

印刷电路板(PCB)检测方法对于确保产品正常工作至关重要。该文针对传统的人工检测方法易存在漏检、误检等问题,采用深度学习方法对PCB缺陷进行检测,并搭建了基于ZYNQ的硬件实现平台;采用软硬件协同设计方法,使用FPGA对算法进行了硬件加... 印刷电路板(PCB)检测方法对于确保产品正常工作至关重要。该文针对传统的人工检测方法易存在漏检、误检等问题,采用深度学习方法对PCB缺陷进行检测,并搭建了基于ZYNQ的硬件实现平台;采用软硬件协同设计方法,使用FPGA对算法进行了硬件加速,其中包括采用了YOLOv3-SPP网络模型,并对该结构进行了优化,使其适用于ZYNQ端的部署。在搭建硬件平台时,首先通过Vivado配置硬件基本信息,然后使用PetaLinux创建Linux系统,在Vitis中调用该系统并添加DPU IP核,最后在ZYNQ的PS端采用多线程思想编写Python程序,实现PCB缺陷的检测。实验结果显示,该系统对各类型PCB缺陷的检测精度均在0.95以上,检测精度平均值(mAP)为0.97。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 深度学习 YOLOv3-SPP ZYNQ DPU

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基于增强小目标特征提取的PCB板缺陷检测模型 被引量：15

18

作者 季堂煜 赵倩 +2 位作者 余文涛 梁爽 赵琰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第4期87-92,共6页

针对印制电路板(PCB)表面缺陷所具有的分辨率低、小目标性以及多样性等问题,提出基于YOLOv5的增强小目标特征提取的PCB板缺陷检测模型——SPDYOLOv5模型。在主干网络引入SPDConv,提高主干网络对各尺度特征的提取能力。在主干网络最深层... 针对印制电路板(PCB)表面缺陷所具有的分辨率低、小目标性以及多样性等问题,提出基于YOLOv5的增强小目标特征提取的PCB板缺陷检测模型——SPDYOLOv5模型。在主干网络引入SPDConv,提高主干网络对各尺度特征的提取能力。在主干网络最深层加入CA注意力,加强深层信息的传递能力。提出T3Head特征融合结构,在上下采样阶段融入CBAM注意力机制,加强各尺度间的信息传递能力;借助转置卷积和空间深度卷积,优化特征融合结构对小目标特征的表达能力。在训练过程中,迁移VOC预训练权重加速收敛。采用EIOU-NMS进行后处理,改善模型检测效果。实验结果表明:文中模型在北京大学开源PCB板缺陷数据集上mAP0.5可达92.4%,性能优于其他检测方法。 展开更多

关键词 深度学习 pcb表面缺陷检测 YOLOv5 小目标检测 迁移学习 EIOU-NMS

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基于YOLO-MCG的PCB缺陷检测算法 被引量：6

19

作者 胡兰兰 邓超 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第4期100-106,共7页

为解决PCB缺陷检测中存在检测精度低,模型尺寸庞大的问题,文中提出基于YOLO-MCG的PCB缺陷检测算法。首先提出多尺度加权通道融合网络缩减模型体积,扩增小目标数据。接着提出混合空间金字塔卷积替换主干网络中SPP结构,扩大深层特征图感受... 为解决PCB缺陷检测中存在检测精度低,模型尺寸庞大的问题,文中提出基于YOLO-MCG的PCB缺陷检测算法。首先提出多尺度加权通道融合网络缩减模型体积,扩增小目标数据。接着提出混合空间金字塔卷积替换主干网络中SPP结构,扩大深层特征图感受野,增强模型语义信息特征提取性能。最后构建轻量化CG-CSP模块替换主干网络最深层CSP结构,减少网络参数,提高网络过滤冗余背景信息能力。实验结果表明,YOLO-MCG算法在8.13 MB的模型尺寸下平均精度均值为97.72%,与改进前模型比较,mAP提升3.77%,模型尺寸缩减69.89%,有效降低模型复杂度,提升缺陷检测效果。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 小目标 混合空间金字塔卷积 轻量化 注意力机制 感受野

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基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测 被引量：5

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作者 任金霞 吴吉林 王金荣 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第8期78-83,共6页

针对常规的PCB缺陷检测算法存在精度不高、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测方法。首先,在主干网络的C3中引入ECA注意力机制,使模型更加关注小目标的特征信息,保证模型检测效果;其次,引入加权双向... 针对常规的PCB缺陷检测算法存在精度不高、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测方法。首先,在主干网络的C3中引入ECA注意力机制,使模型更加关注小目标的特征信息,保证模型检测效果;其次,引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN),让模型能够更快速地开展多尺度特征融合;最后,使用SIoU Loss替换CIoU Loss,进一步提升模型的稳定性。以同一PCB数据集为实验对象,实验结果表明,改进后的模型mAP达到了98.1%,相较于原模型,FPS提高了4.68,在检测的精度和速度上均有提升,满足PCB缺陷的实际检测要求。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 YOLOv5s ECA BiFPN SIoU

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