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基于ARS-YOLOv9s的PCB缺陷检测算法
1
作者
陈枫赟
李鹏
+2 位作者
张翔凯
于涛
余珺泽
《电子测量技术》
北大核心
2025年第14期86-95,共10页
针对现有印刷电路板缺陷小、种类多、特征不明显的问题,提出了一种基于ARS-YOLOv9s的缺陷检测算法,该算法在YOLOv9s网络架构基础上进行优化。针对原算法在多尺度特征融合时存在信息丢失的问题,融入AFPN对图像进行特征融合从而丰富语义信...
针对现有印刷电路板缺陷小、种类多、特征不明显的问题,提出了一种基于ARS-YOLOv9s的缺陷检测算法,该算法在YOLOv9s网络架构基础上进行优化。针对原算法在多尺度特征融合时存在信息丢失的问题,融入AFPN对图像进行特征融合从而丰富语义信息;通过在主干网络中引入iRMB注意力机制,提升浅层特征中微小缺陷的关注度;针对目标缺陷特征较小的问题,删除大目标检测层并新增微小目标检测层,模型轻量化的同时并提高其检测精度;将原模型损失函数替换为Shape-IoU以期改善正负样本不均衡对模型的影响,加速模型收敛。实验结果表明,本文算法mAP为98%,mAP@0.5:0.95为68.2%,相较于原YOLOv9s分别提升了2.8%、9.3%,且各个类别缺陷mAP均有明显提升,证明了本文算法的有效性。
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关键词
YOLOv9s
小目标检测
印刷电路板
特征金字塔网络
注意力机制
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职称材料
基于相位变换和CNN-BiLSTM的自动调制识别算法
被引量：
1
2
作者
胡国乐
李鹏
+1 位作者
林事力
纵彪
《电讯技术》
北大核心
2024年第11期1780-1787,共8页
针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题,提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络,通过Flatten层和Dense层估计出相位参数,再利用参数变换器完成相位变换,减轻相位偏移对调制识别准确率的影响,提高了...
针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题,提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络,通过Flatten层和Dense层估计出相位参数,再利用参数变换器完成相位变换,减轻相位偏移对调制识别准确率的影响,提高了调制识别的准确率。同时提出一种卷积双向长短期记忆(Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory,CNN-BiLSTM)网络,其中CNN用于提取信号的高维特征,BiLSTM用于提取信号的双向时间特征。所提出的调制信号分类模型识别率达到96.7%,相较于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提高了12%。
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关键词
自动调制识别
相位变换
卷积双向长短期记忆网络
数据预处理
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职称材料
基于IF-SVMD-BWO-LSTM的空气质量预测建模
被引量：
5
3
作者
朱菊香
谷卫
+2 位作者
钱炜
张赵良
张雯柏
《中国测试》
CAS
北大核心
2024年第11期173-184,共12页
为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,基于PM_(2.5)序列的复杂性和非线性,提出孤立森林(isolated forests,IF)异常值检测、逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和白鲸鱼算法(Beluga whale optimization,BWO)...
为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,基于PM_(2.5)序列的复杂性和非线性,提出孤立森林(isolated forests,IF)异常值检测、逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和白鲸鱼算法(Beluga whale optimization,BWO)优化长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用孤立森林算法清除数据中异常值;其次使用SVMD将原始不平稳的PM_(2.5)序列进行分解,去除噪声数据后得到多个平稳的固有模态分量和残差分量,提高模型预测精度;然后,对分解后各个子序列使用LSTM进行预测,并利用BWO算法优化LSTM的权重和阈值,进一步提高组合模型的预测精度;最后将各个子序列进行叠加得到最终的预测结果。实验结果表明:IF-SVMD-BWO-LSTM模型在均方根误差比SVMD-BWO-LSTM模型和BWO-LSTM模型分别降低了4.03μg/m^(3)和10.3μg/m^(3)。在拟合度方面,该模型比SVMD-BWO-LSTM模型和BWO-LSTM模型分别高了3.8%和9.5%。因此在空气质量预测上,该组合模型提高了PM_(2.5)预测精度,达到预期的预测效果。
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关键词
PM_(2.5)预测
孤立森林
逐次变分模态分解
白鲸鱼算法
长短期记忆网络
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职称材料
题名
基于ARS-YOLOv9s的PCB缺陷检测算法
1
作者
陈枫赟
李鹏
张翔凯
于涛
余珺泽
机构
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
江苏省工业环境危害要素监测与评估工程研究中心
南京信息
工程
大学
江苏省
气象传感网技术
工程
中心
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第14期86-95,共10页
基金
国家自然科学基金(41075115)
江苏省重点研发计划社会发展项目(BE2015692)
无锡市社会发展科技示范工程项目(N20191008)资助。
文摘
针对现有印刷电路板缺陷小、种类多、特征不明显的问题,提出了一种基于ARS-YOLOv9s的缺陷检测算法,该算法在YOLOv9s网络架构基础上进行优化。针对原算法在多尺度特征融合时存在信息丢失的问题,融入AFPN对图像进行特征融合从而丰富语义信息;通过在主干网络中引入iRMB注意力机制,提升浅层特征中微小缺陷的关注度;针对目标缺陷特征较小的问题,删除大目标检测层并新增微小目标检测层,模型轻量化的同时并提高其检测精度;将原模型损失函数替换为Shape-IoU以期改善正负样本不均衡对模型的影响,加速模型收敛。实验结果表明,本文算法mAP为98%,mAP@0.5:0.95为68.2%,相较于原YOLOv9s分别提升了2.8%、9.3%,且各个类别缺陷mAP均有明显提升,证明了本文算法的有效性。
关键词
YOLOv9s
小目标检测
印刷电路板
特征金字塔网络
注意力机制
Keywords
YOLOv9s
small target detection
printed circuit board
characteristic pyramid network
attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN912 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于相位变换和CNN-BiLSTM的自动调制识别算法
被引量：
1
2
作者
胡国乐
李鹏
林事力
纵彪
机构
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
无锡学院
江苏省工业环境危害要素监测与评估工程研究中心
无锡学院自动化学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2024年第11期1780-1787,共8页
基金
江苏省研究生创新项目(SJCX24_0445)
无锡市社会发展科技示范工程项目(N20191008)。
文摘
针对真实信道使无线通信信号发生相位偏移导致信号识别率下降的问题,提出了相位变换算法。该算法将信号输入神经网络,通过Flatten层和Dense层估计出相位参数,再利用参数变换器完成相位变换,减轻相位偏移对调制识别准确率的影响,提高了调制识别的准确率。同时提出一种卷积双向长短期记忆(Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory,CNN-BiLSTM)网络,其中CNN用于提取信号的高维特征,BiLSTM用于提取信号的双向时间特征。所提出的调制信号分类模型识别率达到96.7%,相较于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提高了12%。
关键词
自动调制识别
相位变换
卷积双向长短期记忆网络
数据预处理
Keywords
automatic modulation recognition
phase transformation
convolutional neural networkbidirectional long short-term memory network
data preprocessing
分类号
TN911.3 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于IF-SVMD-BWO-LSTM的空气质量预测建模
被引量：
5
3
作者
朱菊香
谷卫
钱炜
张赵良
张雯柏
机构
无锡学院
江苏省工业环境危害要素监测与评估工程研究中心
南京信息
工程
大学自动化学院
同济大学国家磁悬浮交通
工程
技术
研究
中心
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2024年第11期173-184,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52202473)。
文摘
为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,基于PM_(2.5)序列的复杂性和非线性,提出孤立森林(isolated forests,IF)异常值检测、逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)和白鲸鱼算法(Beluga whale optimization,BWO)优化长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用孤立森林算法清除数据中异常值;其次使用SVMD将原始不平稳的PM_(2.5)序列进行分解,去除噪声数据后得到多个平稳的固有模态分量和残差分量,提高模型预测精度;然后,对分解后各个子序列使用LSTM进行预测,并利用BWO算法优化LSTM的权重和阈值,进一步提高组合模型的预测精度;最后将各个子序列进行叠加得到最终的预测结果。实验结果表明:IF-SVMD-BWO-LSTM模型在均方根误差比SVMD-BWO-LSTM模型和BWO-LSTM模型分别降低了4.03μg/m^(3)和10.3μg/m^(3)。在拟合度方面,该模型比SVMD-BWO-LSTM模型和BWO-LSTM模型分别高了3.8%和9.5%。因此在空气质量预测上,该组合模型提高了PM_(2.5)预测精度,达到预期的预测效果。
关键词
PM_(2.5)预测
孤立森林
逐次变分模态分解
白鲸鱼算法
长短期记忆网络
Keywords
PM_(2.5)prediction
isolated forest
successive variational mode decomposition
Beluga whale optimization
long short-term memory network
分类号
TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ARS-YOLOv9s的PCB缺陷检测算法
陈枫赟
李鹏
张翔凯
于涛
余珺泽
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于相位变换和CNN-BiLSTM的自动调制识别算法
胡国乐
李鹏
林事力
纵彪
《电讯技术》
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于IF-SVMD-BWO-LSTM的空气质量预测建模
朱菊香
谷卫
钱炜
张赵良
张雯柏
《中国测试》
CAS
北大核心
2024
5
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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