基于改进YOLOv5的PCB小目标缺陷检测研究 被引量：2

1

作者 伍济钢 梁谋 +2 位作者 曹鸿 张源 杨康 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期155-163,共9页

面对印刷电路板(print circuit board, PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB... 面对印刷电路板(print circuit board, PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB小目标缺陷特点采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)+二分K-means聚类算法以找到更适合的锚框;然后对YOLOv5的特征提取层、特征融合层以及特征检测层进行改进,增强关键信息的提取,加强深层信息与浅层信息的融合;从而减少PCB缺陷的误检率、漏检率,以提高网络的检测性能;最后在公开PCB数据集上进行相关对比实验。结果表明,改进后模型的平均精度(mAP)为99.5%,检测速度为0.016 s。相比于Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4网络模型,检测精度分别提升了17.8%、9.7%、5.3%,检测速度分别提升了0.846 s、0.120 s、0.011 s,满足PCB缺陷在实际工业生产现场的高精度、高速度检测要求。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 YOLOv5 聚类算法 注意力机制 解耦头

原文传递

基于YOLO-MCG的PCB缺陷检测算法 被引量：2

2

作者 胡兰兰 邓超 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第4期100-106,共7页

为解决PCB缺陷检测中存在检测精度低,模型尺寸庞大的问题,文中提出基于YOLO-MCG的PCB缺陷检测算法。首先提出多尺度加权通道融合网络缩减模型体积,扩增小目标数据。接着提出混合空间金字塔卷积替换主干网络中SPP结构,扩大深层特征图感受... 为解决PCB缺陷检测中存在检测精度低,模型尺寸庞大的问题,文中提出基于YOLO-MCG的PCB缺陷检测算法。首先提出多尺度加权通道融合网络缩减模型体积,扩增小目标数据。接着提出混合空间金字塔卷积替换主干网络中SPP结构,扩大深层特征图感受野,增强模型语义信息特征提取性能。最后构建轻量化CG-CSP模块替换主干网络最深层CSP结构,减少网络参数,提高网络过滤冗余背景信息能力。实验结果表明,YOLO-MCG算法在8.13 MB的模型尺寸下平均精度均值为97.72%,与改进前模型比较,mAP提升3.77%,模型尺寸缩减69.89%,有效降低模型复杂度,提升缺陷检测效果。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 小目标 混合空间金字塔卷积 轻量化 注意力机制 感受野

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基于轻量化的YOLOv5的PCB缺陷检测算法 被引量：1

3

作者 许皓翔 殳国华 《电气自动化》 2024年第2期95-97,102,共4页

针对在印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测上网络模型过大且精度较低的缺点,使用Python在Windows上提出了一种基于YOLOv5l改进的PCB缺陷检测算法,并对六种常见的缺陷作为数据集进行检测。采用轻量化网络EfficientNetLite0... 针对在印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测上网络模型过大且精度较低的缺点,使用Python在Windows上提出了一种基于YOLOv5l改进的PCB缺陷检测算法,并对六种常见的缺陷作为数据集进行检测。采用轻量化网络EfficientNetLite0作为模型的骨干网络﹐并通过对特征金字塔加入P2检测头来获取更小的目标特征。试验结果表明:所提算法对印刷电路板的缺陷有识别精度高、模型小和检测快速的特点;单张图片检测速度达到43.6 ms﹐模型大小为49.1 MB﹐所有类别精度指标达到98.9%。所提算法为未来部属在边缘设备上的工业缺陷检测提供了新思路。 展开更多

关键词 轻量化网络 边缘设备 pcb缺陷检测 EfficientNetLite0 YOLOv5

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基于YOLOv5-TGs的PCB缺陷检测算法研究 被引量：1

4

作者 徐一奇 肖金球 谢翔 《微电子学与计算机》 2024年第10期21-34,共14页

针对目前PCB缺陷检测算法在实际应用中检测精度低等问题,提出基于改进YOLOv5s的PCB缺陷检测算法YOLOv5-TGs。该算法以YOLOv5s算法模型为基础,首先在主干网络中引入Swin Transformer结构,并取代C3模块中的Bottleneck模块,并使用Ghost卷... 针对目前PCB缺陷检测算法在实际应用中检测精度低等问题,提出基于改进YOLOv5s的PCB缺陷检测算法YOLOv5-TGs。该算法以YOLOv5s算法模型为基础,首先在主干网络中引入Swin Transformer结构,并取代C3模块中的Bottleneck模块,并使用Ghost卷积模块替换Conv模块,降低了模型的计算复杂度,实现轻量化,同时增加了其接收域,增强PCB缺陷的小目标的特征表达能力;其次,在颈部网络的C3结构后面添加全局注意力机制,更大程度地保留通道和空间信息,在减少特征信息弥散的情况下放大全局跨纬度的交互特征,提高检测效率。最后用SIoU损失函数来代替原有的CIoU损失函数,通过在损失函数代价中引入方向性,加快模型收敛速度,提高回归精度。本文实验使用的是北京大学实验室公开发布的PCB缺陷数据集,结果表明:改进算法的平均精度均值达到98.2%,精确率达到95.5%;相较于YOLOv5s,改进算法的平均精度均值提升了7.3%,精确率提升了7.5%。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 YOLOv5s算法 Ghost卷积 SwinTransformer结构 全局注意力机制 SIoU损失

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基于深度学习的PCB缺陷检测技术 被引量：1

5

作者 程立英 张文雅 +3 位作者 程强 谷利茹 管文印 张志美 《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期151-156,共6页

印刷电路板(printed circuit board,PCB)是电子产品的关键部件。在实际生产过程中,PCB难免会产生多种缺陷,对缺陷进行及时、精准检测具有一定的研究意义与应用价值。传统的检测方法存在速度慢、成本高、精度低的问题。针对PCB缺陷检测问... 印刷电路板(printed circuit board,PCB)是电子产品的关键部件。在实际生产过程中,PCB难免会产生多种缺陷,对缺陷进行及时、精准检测具有一定的研究意义与应用价值。传统的检测方法存在速度慢、成本高、精度低的问题。针对PCB缺陷检测问题,开展基于YOLO系列算法研究,在相同的实验环境下,以平均精度、精确率、召回率、每秒传输帧数作为评价性能指标。实验研究发现,YOLOv7在精度方面比YOLOv5有一定的提升,而YOLOv5在训练和推理的速度上比YOLOv7更快。提出融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块的YOLOv5改进算法用于PCB缺陷检测。经实验验证,改进算法在PCB缺陷检测的精确性和速度性能上均得到提升,其中,平均精度、精确度和召回率分别提升了7.40%,3.57%和5.63%。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 深度学习 YOLOv5 CBAM注意力机制

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复杂背景下的电路板表面焊接缺陷视觉检测

6

作者 朱黎颖 王森 +1 位作者 沈爱萍 李选岗 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第14期2256-2271,共16页

为了解决现阶段的印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)缺陷检测方法没有同时关注缺陷的细节信息以及全局信息,跨像素卷积或池化的降采样操作更是造成了PCB表面缺陷全局信息与细节信息的丢失。虽然部分方法使用注意力进行层内信息的关... 为了解决现阶段的印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)缺陷检测方法没有同时关注缺陷的细节信息以及全局信息,跨像素卷积或池化的降采样操作更是造成了PCB表面缺陷全局信息与细节信息的丢失。虽然部分方法使用注意力进行层内信息的关注,但是对普通卷积提取特征后造成的权重偏差问题缺乏关注的问题。本文提出了PCB表面缺陷检测网络(PCB defect detection Network,PCBNet),该方法通过设计膨胀挤压卷积(Dilation and extrusion Convolution,DeConv)提取PCB表面缺陷全局信息与细节信息,使用空间向通道集中卷积(Spatial to Passage Directed Focused Con⁃volution,SPD-Conv)进行降采样以减少信息丢失,设计细微特征增强模块(Subtle Feature Enhancement Module,SFEM)调节PCB表面缺陷特征的层内关系以及减少权重偏差的同时增强算法对细微特征的感知能力。在现场采集的PCB表面焊接缺陷数据集以及PCB Defect-Augmented数据集上与多种先进方法进行的对比的实验结果表明,PCBNet不仅在PCB表面焊接缺陷数据集上能够以每秒83帧的速度进行准确识别,还在PCB Defect-Augmented数据集上取得了COCO数据集评价指标mAP0.5的最佳精度。表明本文的方法拥有可部署在嵌入式设备上运行的潜力。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 膨胀挤压卷积 空间向通道集中卷积 细微特征增强 目标检测

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基于视觉传感器的PCB缺陷检测系统的研究与实现 被引量：4

7

作者 马灿 毛建旭 邵敏思 《电子技术应用》 北大核心 2012年第6期129-131,共3页

为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。... 为了实现PCB缺陷的在线自动检测,设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像,利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。 展开更多

关键词 视觉传感器 pcb缺陷检测 二维最大类间阈值分割 图像识别

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基于改进YOLOv5的PCB缺陷检测算法 被引量：3

8

作者 侯艳丽 唐博华 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第11期24-32,共9页

针对目前大多数印刷电路板(printed circuit board, PCB)检测模型参数量大、不利于移动部署的问题,同时为了进一步提升检测精度,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化缺陷检测算法。该算法使用ShuffleNetV2替换CSPDarkNet53,减少参数量;将普... 针对目前大多数印刷电路板(printed circuit board, PCB)检测模型参数量大、不利于移动部署的问题,同时为了进一步提升检测精度,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化缺陷检测算法。该算法使用ShuffleNetV2替换CSPDarkNet53,减少参数量;将普通卷积替换为鬼影混洗卷积(ghost-shuffle convolution, GSConv),提升网络的运行速度;采用内容感知特征重组模块(content-aware reassembly of features, CARAFE)替换最邻近上采样算子,在保证模型轻量化的同时充分利用特征语义信息,有助于提升精度;并且增加了小目标检测层和坐标注意力机制(coordinate attention, CA),以进一步提升算法对小目标缺陷的检测能力。实验结果表明,改进算法相较于YOLOv5,精度提升了0.91%,达到99.11%,召回率提高1.38%,参数量减少40%,检测速度达到74 fps,模型大小仅8.52 MB。该算法可以满足工业检测的要求。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 YOLOv5 轻量化 鬼影混洗卷积 CARAFE 注意力机制

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双重轻量化PCB缺陷检测算法研究

9

作者 杨洋 陈鑫 《福建电脑》 2024年第6期15-20,共6页

针对PCB缺陷检测方法存在检测速度慢、对部署设备要求高等问题,本文提出一种双重轻量化PCB缺陷检测算法。首先在YOLOv5主干网络中采用轻量化模块C3Ghost;然后利用GSConv模块和C3GS模块搭建特征融合网络,用来获取主干网络丢失的部分语义... 针对PCB缺陷检测方法存在检测速度慢、对部署设备要求高等问题,本文提出一种双重轻量化PCB缺陷检测算法。首先在YOLOv5主干网络中采用轻量化模块C3Ghost;然后利用GSConv模块和C3GS模块搭建特征融合网络,用来获取主干网络丢失的部分语义信息和提高网络检测速度;最后利用多任务全局通道剪枝修剪对网络精度影响较小的通道,进一步减少模型的参数量和计算量。该算法在PKU-Market-PCB数据集上进行测试,平均精度值为98.9%、模型大小为5.2M、模型参数量为2393469、检测时间为3.3ms。对比原算法,其模型大小、模型参数量和检测时间分别减少64%、66%和25%。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 双重轻量化 C3Ghost模块 通道剪枝

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基于ZYNQ的PCB缺陷检测系统实验设计 被引量：3

10

作者 张丽丽 陈真 +1 位作者 刘雨轩 蔡健楠 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2023年第4期96-102,共7页

印刷电路板(PCB)检测方法对于确保产品正常工作至关重要。该文针对传统的人工检测方法易存在漏检、误检等问题,采用深度学习方法对PCB缺陷进行检测,并搭建了基于ZYNQ的硬件实现平台;采用软硬件协同设计方法,使用FPGA对算法进行了硬件加... 印刷电路板(PCB)检测方法对于确保产品正常工作至关重要。该文针对传统的人工检测方法易存在漏检、误检等问题,采用深度学习方法对PCB缺陷进行检测,并搭建了基于ZYNQ的硬件实现平台;采用软硬件协同设计方法,使用FPGA对算法进行了硬件加速,其中包括采用了YOLOv3-SPP网络模型,并对该结构进行了优化,使其适用于ZYNQ端的部署。在搭建硬件平台时,首先通过Vivado配置硬件基本信息,然后使用PetaLinux创建Linux系统,在Vitis中调用该系统并添加DPU IP核,最后在ZYNQ的PS端采用多线程思想编写Python程序,实现PCB缺陷的检测。实验结果显示,该系统对各类型PCB缺陷的检测精度均在0.95以上,检测精度平均值(mAP)为0.97。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 深度学习 YOLOv3-SPP ZYNQ DPU

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基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测

11

作者 任金霞 吴吉林 王金荣 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第8期78-83,共6页

针对常规的PCB缺陷检测算法存在精度不高、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测方法。首先,在主干网络的C3中引入ECA注意力机制,使模型更加关注小目标的特征信息,保证模型检测效果;其次,引入加权双向... 针对常规的PCB缺陷检测算法存在精度不高、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于ECA和BiFPN改进YOLOv5s的PCB缺陷检测方法。首先,在主干网络的C3中引入ECA注意力机制,使模型更加关注小目标的特征信息,保证模型检测效果;其次,引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN),让模型能够更快速地开展多尺度特征融合;最后,使用SIoU Loss替换CIoU Loss,进一步提升模型的稳定性。以同一PCB数据集为实验对象,实验结果表明,改进后的模型mAP达到了98.1%,相较于原模型,FPS提高了4.68,在检测的精度和速度上均有提升,满足PCB缺陷的实际检测要求。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 YOLOv5s ECA BiFPN SIoU

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基于改进YOLOX-s算法的印刷电路板缺陷检测 被引量：3

12

作者 房娟艳 孟金葆 +1 位作者 魏长城 徐铸 《皖西学院学报》 2023年第2期46-54,共9页

印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)行业中的缺陷检测是质量监测的关键环节。传统的PCB缺陷检测方法在处理微小且分布复杂的缺陷时可能存在局限性,无法达到理想的检测效果。提出了一种改进的基于YOLOX神经网络的PCB缺陷检测方法,以... 印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)行业中的缺陷检测是质量监测的关键环节。传统的PCB缺陷检测方法在处理微小且分布复杂的缺陷时可能存在局限性,无法达到理想的检测效果。提出了一种改进的基于YOLOX神经网络的PCB缺陷检测方法,以提高缺陷识别率。改进的方法包括加入CBAM注意力机制以加强特征提取网络,从而聚焦于目标区域,改善检测效果,并解决复杂情况下微小缺陷经常被错误识别和忽视的问题。同时,选择广义重叠联合(GIOU)定位损失函数来关注目标框架之间的重叠区域和中心点距离,以提高模型的定位精度;通过使用VariFocalLoss替换二元交叉熵损失来改善置信度预测损失,从而减小对目标缺陷的漏检率。经过一系列实验,改进后的算法表现更好,平均精度(mAP)达到了96.18%,相较于原算法提高了2.12%。本文提出的方法为PCB缺陷检测提供了更准确和可靠的解决方案。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 印刷电路板 YOLOX VariFocalLoss GIOU损失函数

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基于SimAM-YOLOv5s的PCB缺陷检测算法

13

作者 胡兰兰 邓超 《无线电工程》 2024年第5期1136-1145,共10页

为解决PCB缺陷检测存在精度低、检测效果差的问题,提出一种基于SimAM-YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。利用Kmeans++对锚框进行重新聚类,通过添加浅层尺度信息来丰富小目标数据,提高深层和浅层语义信息的融合能力;将损失函数修改为SIoU,即引... 为解决PCB缺陷检测存在精度低、检测效果差的问题,提出一种基于SimAM-YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。利用Kmeans++对锚框进行重新聚类,通过添加浅层尺度信息来丰富小目标数据,提高深层和浅层语义信息的融合能力;将损失函数修改为SIoU,即引入角度损失来计算距离损失,以加快网络收敛速度,使回归参数更加准确;通过结合轻量化注意力机制SimAM为网络提供三维的注意力权重,过滤掉冗余信息,改善模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进后YOLOv5s算法的模型大小为27.7 MB,检测的平均精度均值为98.39%,比原网络提高了4.44%,有效提升了PCB缺陷检测的精度。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 SimAM SIoU YOLOv5s

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用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法 被引量：4

14

作者 徐胜军 胡巧艳 +3 位作者 韩九强 孟月波 刘光辉 赵敏华 《计算机测量与控制》 2022年第9期80-86,92,共8页

针对现有的PCB缺陷检测存在检测精度低、速率慢等问题,提出一种用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法;该算法首先通过Transformer编码单元对特征提取网络深层特征冗余的问题进行优化,增强网络捕获不同尺度局部特征信息的能力... 针对现有的PCB缺陷检测存在检测精度低、速率慢等问题,提出一种用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法;该算法首先通过Transformer编码单元对特征提取网络深层特征冗余的问题进行优化,增强网络捕获不同尺度局部特征信息的能力;然后利用浅层特征增强PCB缺陷小目标上下文信息,提升FPN网络对小目标缺陷的表征能力;最后引入注意力机制对特征提取网络输出的有效特征层加权,强化目标特征表征能力;实验结果表明,该算法对于整体缺陷的平均检测精度的均值(mAP)达到98.70%,较Yolov4_tiny提升了3.12%,实现了PCB缺陷精准定位和识别,满足工业检测的实际需求。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 Yolov4_tiny TRANSFORMER 上下文信息 注意力机制

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基于改进YOLOv7的PCB缺陷检测算法

15

作者 张旭 陈慈发 董方敏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期318-328,共11页

在PCB缺陷检测领域中检测精度的提高一直是1个具有挑战性的任务。为了解决这个问题,提出一系列基于PCB缺陷检测的改进方法。首先,引入一种新的注意力机制,即BiFormer注意力机制,这种机制利用双层路由实现动态的稀疏注意力,从而减少计算... 在PCB缺陷检测领域中检测精度的提高一直是1个具有挑战性的任务。为了解决这个问题,提出一系列基于PCB缺陷检测的改进方法。首先,引入一种新的注意力机制,即BiFormer注意力机制,这种机制利用双层路由实现动态的稀疏注意力,从而减少计算量;其次,采用一种创新的上采样算子CARAFE,能够结合语义信息与内容信息进行上采样,使得上采样过程更加全面且高效;最后,基于MPDIoU度量采用一种新的损失函数,即LMPDIoU损失函数,能够有效地处理不平衡类别、小目标和密集性问题,从而进一步提高图像检测的性能。实验结果表明,所提改进后的模型在平均精度均值(mAP)方面取得了显著提高,达到了93.91%,与原YOLOv5模型相比提高了13.12个百分点,同时,在识别精度方面,所提改进后的模型表现也非常出色,达到了90.55%,与原YOLOv5模型相比提高了8.74个百分点。引入BiFormer注意力机制、CARAFE上采样算子以及LMPDIoU损失函数,对于提高PCB缺陷检测的精度和效率具有非常积极的作用,为工业检测领域的研究提供了有价值的参考。 展开更多

关键词 pcb缺陷 BiFormer注意力机制 MPDIoU损失函数 上采样算子CARAFE 目标检测

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基于支持向量机的印制电路板瑕疵目标检测 被引量：1

16

作者 唐佳泉 《电子测试》 2021年第18期36-39,共4页

由于人工智能技术以及深度学习的不断进步,目标检测有了更多的应用。因为在印刷电路板(Printed Circuit Board)的制作和运输保存过程中许多因素都可能会使电路板产生不同类型的瑕疵,这些瑕疵会影响到电子设备的性能。目前PCB瑕疵检测任... 由于人工智能技术以及深度学习的不断进步,目标检测有了更多的应用。因为在印刷电路板(Printed Circuit Board)的制作和运输保存过程中许多因素都可能会使电路板产生不同类型的瑕疵,这些瑕疵会影响到电子设备的性能。目前PCB瑕疵检测任务都是通过人工检验的方法去完成,但是人工瑕疵检测一直存在诸多弊端。因此我们尝试将基于机器学习的目标检测技术引入到印刷电路板瑕疵检测中。本文是把PCB瑕疵检测问题转化为目标分类问题,利用梯度直方图(Histogram of Gradient)特征作为分类特征并使用支持向量机(Support Vector Machine)作为分类器。本文从两个层面对传统基于SVM的目标检测算法进行改进。首先,本文提出了一种负样本提取方式,通过增加样本数量以及引入随机性的方式提升了算法的检测精度。第二,我们发现SVM检测过程中的搜索框大小会显著影响检测精度。因此本文利用训练集中的目标框大小作为检测框大小。基于这两种改进方法,本文算法可以实现在检测过程中显著提升检测精度并降低误检率的目的。我们将算法在主流PCB检测数据集,即HRIPCB上进行验证,得到了37.0%的检测准确率。本文算法可以广泛应用于实际PCB瑕疵检测任务中,帮助节省人工成本。 展开更多

关键词 目标检测 pcb瑕疵检测 印刷电路板 HOG特征提取

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基于改进YOLOv5的PCB裸板缺陷检测

17

作者 程霖 张涛 +2 位作者 葛平淑 刘俊杰 向青阳 《大连民族大学学报》 CAS 2023年第5期403-407,共5页

针对PCB裸板生产过程中缺陷多、现有的目标检测算法在实际应用中存在较多不足的问题,在YOLOv5算法的基础上,提出一种更适合于PCB裸板缺陷检测的改进YOLOv5算法。使用密集连接思想对YOLOv5主干特征提取网络中的Bottleneck进行改进,使每... 针对PCB裸板生产过程中缺陷多、现有的目标检测算法在实际应用中存在较多不足的问题,在YOLOv5算法的基础上,提出一种更适合于PCB裸板缺陷检测的改进YOLOv5算法。使用密集连接思想对YOLOv5主干特征提取网络中的Bottleneck进行改进,使每一层都可以接受到前面所有层的特征信息,缓解梯度消失问题,同时加强特征传递。为了验证算法的有效性,比较了改进YOLOv5、YOLOv5、YOLOv7不同深度学习算法。实验表明:改进后算法精度达到95.6%,在PCB裸板缺陷检测方面有较好的应用前景。 展开更多

关键词 目标检测 YOLOv5算法 密集连接卷积网络 pcb缺陷检测

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一种应用于PCB缺陷检测的改进SIFT算法

18

作者 黄忠天 陈伟 +1 位作者 李昭慧 解文龙 《无线电工程》 北大核心 2023年第6期1479-1486,共8页

针对自动化光学检测设备对印刷电路板(Printed Circuit Boards,PCB)裸板进行缺陷检测的过程中,采集的图像无法兼顾高分辨率与大视角的问题,提出了一种应用于PCB裸板缺陷检测的改进SIFT拼接算法。使用白平衡算法优化图像的质量,提高特征... 针对自动化光学检测设备对印刷电路板(Printed Circuit Boards,PCB)裸板进行缺陷检测的过程中,采集的图像无法兼顾高分辨率与大视角的问题,提出了一种应用于PCB裸板缺陷检测的改进SIFT拼接算法。使用白平衡算法优化图像的质量,提高特征点的检测数量以及改善特征点的分布情况;设计分块策略并利用相似度度量准则的手段,缩小SIFT算法的有效范围,提升算法的整体运行效率;采用RANSAC算法与融合算法完成拼接。实验结果表明,与传统的SIFT+RANSAC算法相比,该算法在拼接准确度上提高了11.3%,拼接效率整体提高了52%,且最终拼接图像的质量也较好。 展开更多

关键词 pcb缺陷检测 SIFT算法 白平衡算法 分块策略 相似度度量 图像拼接

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基于双重Sigmoid变换的PCB图像增强算法 被引量：1

19

作者 郭峰林 管庶安 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第28期43-45,共3页

在基于边缘的PCB缺陷检测中提出了一种新的图像变换方法——双重Sigmoid变换,并导出了Sigmoid变换算子。试验表明,采用该变换对PCB图像进行增强能有效地锐化边缘,对边缘附近的噪声滤除能力强,有利于精确定位边缘,对原图像的清晰度及均... 在基于边缘的PCB缺陷检测中提出了一种新的图像变换方法——双重Sigmoid变换,并导出了Sigmoid变换算子。试验表明,采用该变换对PCB图像进行增强能有效地锐化边缘,对边缘附近的噪声滤除能力强,有利于精确定位边缘,对原图像的清晰度及均匀性要求不高。 展开更多

关键词 图像增强 pcb缺陷检测 Sigmoid变换 Sigmoid算子

原文传递

基于树莓派和YOLOv5的PCB瑕疵检测

20

作者 贺鹏飞 刘志航 +2 位作者 王菲菲 徐康 聂荣 《单片机与嵌入式系统应用》 2023年第2期45-48,共4页

针对PCB瑕疵检测问题,提出了基于YOLOv5s的轻量化PCB瑕疵检测算法,并基于树莓派平台搭建了一套PCB瑕疵自动检测系统。首先,在Backbone阶段使用改进的空间金字塔池化代替原有的C3网络;其次,在Backbone与Neck中引入残差结构,并在小目标检... 针对PCB瑕疵检测问题,提出了基于YOLOv5s的轻量化PCB瑕疵检测算法,并基于树莓派平台搭建了一套PCB瑕疵自动检测系统。首先,在Backbone阶段使用改进的空间金字塔池化代替原有的C3网络;其次,在Backbone与Neck中引入残差结构,并在小目标检测层面加入CBAM注意力机制;最后,将所提轻量化算法部署到树莓派上,并使用NCS2套件进行辅助加速,通过摄像头进行自动检测。通过测试,所提算法检测PCB瑕疵mAP达到99.1%,与原YOLOv5s模型相比,Params为其23%,FLOPs为其21%,PCB瑕疵检测系统运行速度达到7 fps,满足自动检测要求。 展开更多

关键词 树莓派 YOLOv5s 印制电路板瑕疵

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