用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法

徐胜军; 胡巧艳; 韩九强; 孟月波; 刘光辉; 赵敏华

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用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法

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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。

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来源
《计算机测量与控制》 |2022年第9期|80-86|共8页
作者
徐胜军; 胡巧艳; 韩九强; 孟月波; 刘光辉; 赵敏华;
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作者单位

西安建筑科技大学信息与控制工程学院;

西安交通大学电信学部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
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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