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PCB表面缺陷数据集与基于YOLOv5s-P6SE的检测
1
作者
梁泰然
蒋诗新
+2 位作者
李泉洲
欧阳斌
吕盛坪
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第2期276-287,共12页
针对PCB生产中表面缺陷检测的需求,结合车间实际制定一个包含11种类别的缺陷分类标准,采集真实PCB表面缺陷图像,最终构建一个包含3239幅图像4672个缺陷目标的数据集Dataset_PCBSD。基于YOLOv5s改进得到一种新的PCB表面缺陷检测模型YOLOv...
针对PCB生产中表面缺陷检测的需求,结合车间实际制定一个包含11种类别的缺陷分类标准,采集真实PCB表面缺陷图像,最终构建一个包含3239幅图像4672个缺陷目标的数据集Dataset_PCBSD。基于YOLOv5s改进得到一种新的PCB表面缺陷检测模型YOLOv5s-P6SE。为提高检测精度,在YOLOv5s中增加用于检测特大目标的P6检测层,引入了SE注意力模块和柔性非极大抑制后处理。实验结果显示,相较于基准模型YOLOv5s,YOLOv5s-P6SE在均值平均精度上提升了5.5%。同时,YOLOv5s-P6SE在mAP和模型大小上均优于Faster R-CNN、SSD、PCB缺陷检测模型YOLOv4-MN3以及DETR模型RT-DETR-L,且在平衡mAP和模型大小方面优于YOLOv8s。
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关键词
印制电路板
表面缺陷检测
YOLOv5s-P6SE
SE注意力模块
柔性非极大抑制
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职称材料
题名
PCB表面缺陷数据集与基于YOLOv5s-P6SE的检测
1
作者
梁泰然
蒋诗新
李泉洲
欧阳斌
吕盛坪
机构
华南农业大学工程学院
中国
赛宝
实验室
(
工业
和信息化
部
电子第
五
研究所
)
工业
装备质量大数据
工业
和信息化
部
重点
实验室
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第2期276-287,共12页
基金
广东省自然科学基金(2021A1515012395)。
文摘
针对PCB生产中表面缺陷检测的需求,结合车间实际制定一个包含11种类别的缺陷分类标准,采集真实PCB表面缺陷图像,最终构建一个包含3239幅图像4672个缺陷目标的数据集Dataset_PCBSD。基于YOLOv5s改进得到一种新的PCB表面缺陷检测模型YOLOv5s-P6SE。为提高检测精度,在YOLOv5s中增加用于检测特大目标的P6检测层,引入了SE注意力模块和柔性非极大抑制后处理。实验结果显示,相较于基准模型YOLOv5s,YOLOv5s-P6SE在均值平均精度上提升了5.5%。同时,YOLOv5s-P6SE在mAP和模型大小上均优于Faster R-CNN、SSD、PCB缺陷检测模型YOLOv4-MN3以及DETR模型RT-DETR-L,且在平衡mAP和模型大小方面优于YOLOv8s。
关键词
印制电路板
表面缺陷检测
YOLOv5s-P6SE
SE注意力模块
柔性非极大抑制
Keywords
printed circuit board
surface defect detection
YOLOv5s-P6SE
SE attention module
soft non-maximum suppression
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCB表面缺陷数据集与基于YOLOv5s-P6SE的检测
梁泰然
蒋诗新
李泉洲
欧阳斌
吕盛坪
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
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