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基于多尺度融合和可变形卷积PCB缺陷检测算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2022年第8期43卷 2188-2196页; 作者：朱红艳李泽平赵勇罗相好成先镜杨肖委贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 北京大学深圳研究生院信息工程学院广东深圳518055 遵义师范学院黔北信息技术研究院贵州遵义563099 贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025; 针对目前PCB缺陷检测方法中存在缺陷较小不易识别、缺陷形状多样化导致识别率下降等问题,提出基于多尺度特征融合和可变形卷积的PCB缺陷检测算法(DCR-FRNet)。在Faster R-CNN算法的基础上进行优化改进,能够更好地适应同一缺陷不同尺度...; 针对目前PCB缺陷检测方法中存在缺陷较小不易识别、缺陷形状多样化导致识别率下降等问题,提出基于多尺度特征融合和可变形卷积的PCB缺陷检测算法(DCR-FRNet)。在Faster R-CNN算法的基础上进行优化改进,能够更好地适应同一缺陷不同尺度的缺陷目标。采用的多尺度融合的金字塔模型有效地提高模型的特征识别能力;引入的可变形卷积替代常规的卷积,通过卷积学习偏移量提高模型的特征提取能力。实验结果表明,在采集的缺陷数据集上,所提DCR-FRNet算法相对于基准网络能够更有效识别缺陷特征,检测精度达到了96.60%,F1分数提高了16.30%。; 来源：详细信息评论

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