轻量化的印刷电路板缺陷检测网络Multi-CR YOLO

作     者：姜媛媛 蔡梦南 Jiang Yuanyuan;Cai Mengnan

作者机构：安徽理工大学电气与信息工程学院淮南232001 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院芜湖241003 

基　　金：安徽省重点研究与开发计划(202104g01020012) 安徽理工大学环境友好材料与职业健康研究院研发专项基金(ALW2020YF18)项目资助 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2023年第37卷第11期

页      码：217-224页

摘      要：针对印刷电路板表面缺陷目标小,检测精度低问题,设计了印刷电路板表面缺陷检测网络Multi-CR YOLO,满足实时检测速度的前提下,有效提高了检测精度。首先,由3个Multi-CR块组成的主干特征提取网络Multi-CR backbone对印刷电路板小目标缺陷进行特征提取。其次,SDDT-FPN特征融合模块使层级高的特征层向层级低的特征层进行特征融合,同时为小目标预测头YOLO Head-P3所在特征融合层加强特征融合,进一步增强低层特征层的表达能力。PCR模块加强主干特征提取网络与SDDT-FPN特征融合模块不同尺度的特征层的特征融合机制,且防止模块之间进行特征融合时信息丢失。C_(5)ECA模块负责自适应调节特征权重和自适应注意小目标缺陷信息的要求,进一步提高了特征融合模块的自适应特征提取能力。最后,3个YOLO-Head负责针对不同尺度的小目标缺陷进行预测。实验表明,Multi-CR YOLO网络模型检测mAP达到98.55%,模型大小为8.90 MB,达到轻量化要求,检测速度达到了95.85 fps,满足小目标缺陷实时检测的应用需求。

主 题 词：Multi-CR YOLO 缺陷检测 印刷电路板 SDDT-FPN PCR C_(5)ECA 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B2306738

馆 藏 号：203125632...