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一种用于PCB缺陷检测的DRM-YOLOv8n算法
1
作者
周静
黄丽雯
+1 位作者
唐鑫
王博思
《激光杂志》
北大核心
2025年第3期65-70,共6页
为了提高图像检测算法对印刷电路板(PCB)缺陷检测的精确度,提出一种DRM-YOLOv8n小目标检测算法。首先针对小尺度特征提取问题,采用可变形卷积模块改进骨干网络,提高网络对关键特征的提取能力,提升检测准确性;其次,针对复杂场景问题,在N...
为了提高图像检测算法对印刷电路板(PCB)缺陷检测的精确度,提出一种DRM-YOLOv8n小目标检测算法。首先针对小尺度特征提取问题,采用可变形卷积模块改进骨干网络,提高网络对关键特征的提取能力,提升检测准确性;其次,针对复杂场景问题,在Neck结构中引入一种感受野注意力卷积(RFAConv),使模型定位更准确,提高网络性能和效率;最后,使用MPDIoU损失函数优化原网络损失函数,提高边界框回归的准确性与效率及模型的收敛能力。通过对比实验得出,提出的算法与YOLOv8n相比,平均精度值(mAP)有了明显提升,mAP50%从87.2%提高到94.5%,mAP50:95%从60.9%提高到65.8%,较YOLOV8n分别提高了7.3%和4.9%,证明了改进算法的有效性。
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关键词
深度学习
YOLOv8
小目标检测
可变形卷积
损失函数
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职称材料
ELM在机床切削刀具磨损快速检测中的应用
被引量：
3
2
作者
唐鑫
巫茜
+1 位作者
邝茜
王成睿
《兵工自动化》
2021年第12期55-59,共5页
为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声...
为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声音特征量识别的ELM快速检测模型。以某操作现场刀具切削磨损声音信号识别实验为例,实测数据验证了采用该模型可获得更高的检测准确度且响应速度更快。实验仿真结果表明:采用ELM模型借助声音识别检测切削刀具磨损的方法是有效的。
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关键词
切削刀具破损
声音识别
时频特性
小波包分解
ELM检测模型
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职称材料
基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法研究
被引量：
19
3
作者
庹冰
黄丽雯
+2 位作者
唐鑫
谌列勇
周静
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第10期236-243,共8页
针对复杂场景下,PCB缺陷检测难度大、种类多、容易出现误检或漏检的问题,提出一种基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法。对输入模型数据进行优化,采用弱化数据增强减少Mosaic引入的不准确图像并提前完成收敛,提升了模型检测效果;在主干网络...
针对复杂场景下,PCB缺陷检测难度大、种类多、容易出现误检或漏检的问题,提出一种基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法。对输入模型数据进行优化,采用弱化数据增强减少Mosaic引入的不准确图像并提前完成收敛,提升了模型检测效果;在主干网络中添加无参数注意力SimAM,在不增加模型参数的同时使用能量函数评估有效特征,以提升算法的特征提取和定位能力;在特征融合网络中采用CSPHB模块替换CSPLayer结构,获取高阶语义信息,提高分辨能力,同时加强特征融合网络的特征融合交互能力,进而提高模型检测性能。实验结果表明,各模块的改进平均精度均值(mAP)都有不同程度的提升,YOLOX-WSC算法的mAP@0.5达到96.65%,mAP@0.5:0.95达到了79.58%,比YOLOX分别提升了2.88个百分点、11.64个百分点,并且各个类别缺陷平均精度有明显提升,证明了算法的有效性。
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关键词
小目标检测
YOLOX
无参数注意力
数据增强
缺陷检测
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职称材料
题名
一种用于PCB缺陷检测的DRM-YOLOv8n算法
1
作者
周静
黄丽雯
唐鑫
王博思
机构
重庆
理工大学电气与电子工程学院
鼎
兆
(
重庆
)
包装
科技
有限公司
招商智行(
重庆
)
科技
有限公司
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第3期65-70,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.51876018)
重庆市教委项目(No.KJQN201801126、No.KJQN201905604)
重庆市科技局技术创新与应用发展专项重点项目(No.cstc2019jscx-mbdxX0002)。
文摘
为了提高图像检测算法对印刷电路板(PCB)缺陷检测的精确度,提出一种DRM-YOLOv8n小目标检测算法。首先针对小尺度特征提取问题,采用可变形卷积模块改进骨干网络,提高网络对关键特征的提取能力,提升检测准确性;其次,针对复杂场景问题,在Neck结构中引入一种感受野注意力卷积(RFAConv),使模型定位更准确,提高网络性能和效率;最后,使用MPDIoU损失函数优化原网络损失函数,提高边界框回归的准确性与效率及模型的收敛能力。通过对比实验得出,提出的算法与YOLOv8n相比,平均精度值(mAP)有了明显提升,mAP50%从87.2%提高到94.5%,mAP50:95%从60.9%提高到65.8%,较YOLOV8n分别提高了7.3%和4.9%,证明了改进算法的有效性。
关键词
深度学习
YOLOv8
小目标检测
可变形卷积
损失函数
Keywords
deep learning
YOLOv8
small target detection
deformable convolution
loss function
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
ELM在机床切削刀具磨损快速检测中的应用
被引量：
3
2
作者
唐鑫
巫茜
邝茜
王成睿
机构
鼎
兆
(
重庆
)
包装
科技
有限公司
重庆
理工大学计算机科学与工程学院
出处
《兵工自动化》
2021年第12期55-59,共5页
基金
重庆市科技局重点项目(cstc2019jscx-fxydX0047)
重庆市科技局重点项目(cstc2019jscx-fxydX0090)。
文摘
为检测加工过程中切削刀具的磨损和破损,探讨一种基于声音识别的超限学习机(extreme learning machine,ELM)模型检测方法。论述切削声音信号的时频域特性,讨论基于小波包分解的刀具工作状态敏感频谱能量统计特征量提取方法,构建基于声音特征量识别的ELM快速检测模型。以某操作现场刀具切削磨损声音信号识别实验为例,实测数据验证了采用该模型可获得更高的检测准确度且响应速度更快。实验仿真结果表明:采用ELM模型借助声音识别检测切削刀具磨损的方法是有效的。
关键词
切削刀具破损
声音识别
时频特性
小波包分解
ELM检测模型
Keywords
cutting tool damage
voice recognition
time-frequency characteristics
wavelet packet decomposition
ELM model
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法研究
被引量：
19
3
作者
庹冰
黄丽雯
唐鑫
谌列勇
周静
机构
重庆
理工大学电气与电子工程学院
鼎
兆
(
重庆
)
包装
科技
有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第10期236-243,共8页
基金
重庆市技术创新和应用发展专项重点项目(cstc2019jscx-fxydX0090)。
文摘
针对复杂场景下,PCB缺陷检测难度大、种类多、容易出现误检或漏检的问题,提出一种基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法。对输入模型数据进行优化,采用弱化数据增强减少Mosaic引入的不准确图像并提前完成收敛,提升了模型检测效果;在主干网络中添加无参数注意力SimAM,在不增加模型参数的同时使用能量函数评估有效特征,以提升算法的特征提取和定位能力;在特征融合网络中采用CSPHB模块替换CSPLayer结构,获取高阶语义信息,提高分辨能力,同时加强特征融合网络的特征融合交互能力,进而提高模型检测性能。实验结果表明,各模块的改进平均精度均值(mAP)都有不同程度的提升,YOLOX-WSC算法的mAP@0.5达到96.65%,mAP@0.5:0.95达到了79.58%,比YOLOX分别提升了2.88个百分点、11.64个百分点,并且各个类别缺陷平均精度有明显提升,证明了算法的有效性。
关键词
小目标检测
YOLOX
无参数注意力
数据增强
缺陷检测
Keywords
small target detection
YOLOX
non parametric attention
data enhancement
defect detection
分类号
TP391 [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
一种用于PCB缺陷检测的DRM-YOLOv8n算法
周静
黄丽雯
唐鑫
王博思
《激光杂志》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
ELM在机床切削刀具磨损快速检测中的应用
唐鑫
巫茜
邝茜
王成睿
《兵工自动化》
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法研究
庹冰
黄丽雯
唐鑫
谌列勇
周静
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
19
在线阅读
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职称材料
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