用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4＿tiny算法

作者：徐胜军; 胡巧艳; 韩九强; 孟月波; 刘光辉; 赵敏华

来源：计算机测量与控制, 2022, 30(09): 80-92.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.09.013

• PCB缺陷检测
• Yolov4＿tiny
• Transformer
• 上下文信息
• 注意力机制

针对现有的PCB缺陷检测存在检测精度低、速率慢等问题，提出一种用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4＿tiny算法；该算法首先通过Transformer编码单元对特征提取网络深层特征冗余的问题进行优化，增强网络捕获不同尺度局部特征信息的能力；然后利用浅层特征增强PCB缺陷小目标上下文信息，提升FPN网络对小目标缺陷的表征能力；最后引入注意力机制对特征提取网络输出的有效特征层加权，强化目标特征表征能力；实验结果表明，该算法对于整体缺陷的平均检测精度的均值(mAP)达到98.70%,较Yolov4＿tiny提升了3.12%,实现了PCB缺陷精准定位和识别，满足工业检测的实际需求。

• 单位
  西安交通大学; 西安建筑科技大学