| 基于YOLO-PCB的印刷电路板裸板缺陷检测 |
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| 引用本文： | 王龙业,黄鋆,曾晓莉.基于YOLO-PCB的印刷电路板裸板缺陷检测[J].科学技术与工程,2024,24(15):6338-6345. |
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| 作者姓名： | 王龙业 黄鋆 曾晓莉 |
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| 作者单位： | 西南石油大学电气信息学院;西藏大学 信息科学技术学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对当前印刷电路板PCB（Printed Circuit Board）裸板缺陷检测算法对小目标检测准确率较低、误检率过高等问题，一种改进的YOLO-PCB缺陷检测算法被提出。新算法在YOLOv5s算法的基础上引入注意力机制，增强特征图的通道特征；同时引入加权双向特征金字塔网络改进特征融合层，使网络实现更高层次的特征融合；而且增加小目标检测层，提高网络对印刷电路板上小目标缺陷的检测能力。实验结果表明，相较于原YOLOv5算法，改进后的检测算法具有更强的特征提取融合能力和更高的检测精度，YOLO-PCB算法的mAP_0.5提升了4.08%，mAP0.5:0.95提升了56.69%，精确度提升了1.81%，召回率提升了6.76%。
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| 关 键 词： | 印刷电路板 YOLOv5 小目标检测 注意力机制 |
| 收稿时间： | 2023/6/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/3/19 0:00:00 |
Bare Board Defect Detection of PCB Based on YOLO-PCB |
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| Wang Longye,Huang Jun,ZENG Xiaoli.Bare Board Defect Detection of PCB Based on YOLO-PCB[J].Science Technology and Engineering,2024,24(15):6338-6345. |
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| Authors: | Wang Longye Huang Jun ZENG Xiaoli |
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| Institution: | School of Electrical Engineering and Information; School of Information Science and Technology, Tibet University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | printed circuit board YOLOv5 small target detection attention mechanism |
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