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摘要
随着电子信息产业迅速发展，PCB行业作为电子信息产业的基础，其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响。针对PCB缺陷目标较小，缺陷类型多，特征不明显，在实际生产过程中易产生误检、漏检等问题，提出了一种多分支注意力MBAM模块方法，在三个不同维度对特征图进行关注，以增强特征提取的能力，对缺陷区域给予更多的注意力表示。通过改进YOLOv5结构，将MBAM与YOLOv5网络结合，有效的提升了对PCB中小目标的检测性能。最后通过在网络不同位置添加MBAM模块进行对比实验，选取了最佳的添加位置。通过在PCB缺陷数据集上的实验结果表明，改进后的PCB缺陷检测算法具有良好的检测性能，优于其他对比算法，最终的AP达到了96.7%，对比标准YOLOv5的94.7%提高了2个百分点，其他项指标均有涨点，在保持检测速度基本不变的情况下，精准地识别PCB缺陷类型。
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