仪器仪表学报

作者：陈俊英，李朝阳，席月芸，刘 冲

单位：陈俊英,1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,,李朝阳,1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,,席月芸,1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,,刘 冲,1.西安建筑科技大学信息与控制工程学院,

关键词：缺陷检测;印刷电路板;VisionTransformer;注意力机制;多尺度特征提取

基金：国家自然科学基金(62103316)、陕西省自然科学基础研究计划(2023-JC-YB-562)项目资助

针对实际环境下印刷电路板(PCB)缺陷样本难以收集造成的数据长尾分布和检测精度低以及ViT用于检测时计算复杂度高等问题,提出多尺度ViT特征提取和注意力特征融合的端到端PCB缺陷检测算法。首先结合ViT和部分卷积构建多尺度特征提取网络,利用层级多头注意力对不同尺度的特征图执行自适应的注意力操作,使网络能够更好地捕捉局部和全局信息进而增强其特征提取能力,部分卷积可以降低计算开销。其次,基于能量空域抑制的无参数注意力机制将多尺度特征有效融合,提升网络融合特征图的表达能力。最后,引入对类别不均衡敏感的分类函数对网络的损失函数进行改进,增强网络对类别不平衡数据的拟合程度,提高网络的泛化能力。在3种不同类型的公开PCB数据集上的实验结果表明,所提出的检测算法在PCB表面缺陷数据集的平均精度均值(mAP)均有提升,分别为99.13%、98.67%,99.82%;在类别不均衡的PCB缺陷检测任务上,相较于改进前方法,mAP提升了11.94%,网络检测速度达到25FPS,为PCB缺陷的检测提供了一种快速、有效的方法。

来源：2024年第4期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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