基于改进YOLOv5的PCB裸板缺陷检测

作者：程霖; 张涛; 葛平淑; 刘俊杰^*; 向青阳

来源：大连民族大学学报, 2023, 25(05): 403-407.

DOI：10.13744/j.cnki.cn21-1431/g4.2023.05.012

• 目标检测
• YOLOv5算法
• 密集连接卷积网络
• PCB缺陷检测

针对PCB裸板生产过程中缺陷多、现有的目标检测算法在实际应用中存在较多不足的问题，在YOLOv5算法的基础上，提出一种更适合于PCB裸板缺陷检测的改进YOLOv5算法。使用密集连接思想对YOLOv5主干特征提取网络中的Bottleneck进行改进，使每一层都可以接受到前面所有层的特征信息，缓解梯度消失问题，同时加强特征传递。为了验证算法的有效性，比较了改进YOLOv5、YOLOv5、YOLOv7不同深度学习算法。实验表明：改进后算法精度达到95.6%,在PCB裸板缺陷检测方面有较好的应用前景。

• 单位
  大连民族大学; 机电工程学院