| 超分辨率对抗网络的电路板瑕疵检测 |
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| 引用本文： | 吴慧君,施玉娟,杨文元.超分辨率对抗网络的电路板瑕疵检测[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2021,37(4):428-435. |
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| 作者姓名： | 吴慧君 施玉娟 杨文元 |
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| 作者单位： | 漳州职业技术学院,福建漳州363000;闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室,福建漳州363000 |
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| 摘 要： | 电路板瑕疵检测是图像检测领域一个具有挑战性的问题.针对电路板瑕疵只占整个图像区域的很小比例而导致难以检测的问题,提出超分辨率生成式对抗网络的电路板瑕疵小目标检测方法,电路板图像通过对抗网络提高分辨率后用深层网络的多尺度进行目标检测.首先,将电路板数据集图片通过超分辨率生成式对抗网络提高分辨率,放大至4倍尺寸;在Darknet-53网络中通过卷积、采样和融合提取不同尺度的特征图;使用先验框对特征图进行多尺度预测,输出瑕疵的边界框和分类.实验表明,超分辨率生成式对抗网络电路板瑕疵小目标检测方法的平均精确率可提高至99.38％.
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| 关 键 词： | 目标识别 生成式对抗网络 超分辨率 YOLO 瑕疵检测 |
Super-resolution generative adversarial network for PCB defect detection |
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| WU Hui-jun,SHI Yu-juan,YANG Wen-yuan.Super-resolution generative adversarial network for PCB defect detection[J].Journal of Harbin University of Commerce :Natural Sciences Edition,2021,37(4):428-435. |
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| Authors: | WU Hui-jun SHI Yu-juan YANG Wen-yuan |
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