仪器仪表学报

作者：张 莹，邓华宣，王耀南，吴成中，吴 琳

单位：张 莹,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院,,邓华宣,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院,,王耀南,2. 机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,,吴成中,2. 机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心，3. 江西省通讯终端产业技术研究院有限公司,,吴 琳,1. 湘潭大学自动化与电子信息学院,

关键词：印制电路板;小目标检测;图像特征提取;多特征融合;自适应加权融合算法

基金：江西省重大科技研发专项(20232ACC01007)资助

提出了一种多通道特征融合学习的印制电路板小目标缺陷检测网络YOLOPCB,首先删除YOLOv7主干网络中最后一组MPConv层与E-ELAN层,去掉融合层的ECU模块与20×20的预测头,使用跨通道信息连接模块串联精简后的主干和融合网络;其次设计了浅层特征融合模块与新的anchors匹配策略,增加了两个低层次、高分辨率检测头;最后将YOLOv7主干网络中的3个E-ELAN作为输入,将融合层中最底部的E-ELAN和两个拼接模块作为输出,使用自适应加权跳层连接以增加同维度内信息量。在PCBDefect公开数据集上平均精度达到94.9%,检测速度达到45.6fps;最后在企业现场制作的Self-PCB数据集中,YOLOPCB达到了最高精度76.7%,比YOLOv7检测精度提升了6.8%,能有效提高印制电路板小目标缺陷检测能力。

来源：2024年第5期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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