基于改进YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法研究

作者：谢翔; 肖金球^*; 汪俞成; 焦文开; 徐一奇

来源：微电子学与计算机, 2023, (07): 1-9.

DOI：10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0635

• PCB
• YOLOv5s
• 缺陷检测

现有PCB缺陷检测方法的精确率较低而且模型复杂度也较高.针对这个问题,提出了基于改进YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法.该算法在颈部网络（Neck）的C3层后添加了卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）,对小目标的检测建立特征映射关系,对特征图进行注意力重构,赋予了小目标更高的特征权重,提高网络对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）图像中小目标的特征提取能力.为了从根本上解决目标特征冗余的问题,实现网络的轻量化,并且确保网络检测的精确度,提出使用Ghost Conv模块替换Conv模块,同时将C3模块改为Ghost Bottleneck模块.使用有效交并比损失（EIOU Loss）函数代替完全交并比损失（CIOU Loss）函数,减小了预测框宽高与置信度的真实差值,减少了网络的回归损失.使用上海交通大学图像处理与模式识别研究所公开的Deep PCB数据集开展实验,结果表明本文算法相较于YOLOv5s,在IOU=0.5时,mAP提升了6.8%,速度提升了4.7 Fps,模型大小减少了2.9 M,计算量减少了2.8 G.

• 单位
  苏州科技大学