【摘 要】
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基于深度学习的印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）缺陷检测已成为机器视觉领域的研究热点和难点,现仍存在参数量多、计算量大、检测速度过慢的问题,此外由于PCB缺陷尺寸微小且位置不固定,导致漏检率高、检测精度低。针对上述问题,提出一种改进YOLOv3的PCB表面缺陷检测方法。首先,针对PCB缺陷定位困难、漏检率高的问题,融合遗传算法和K-means聚类,将遗传算法的全局优势
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基于深度学习的印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）缺陷检测已成为机器视觉领域的研究热点和难点,现仍存在参数量多、计算量大、检测速度过慢的问题,此外由于PCB缺陷尺寸微小且位置不固定,导致漏检率高、检测精度低。针对上述问题,提出一种改进YOLOv3的PCB表面缺陷检测方法。首先,针对PCB缺陷定位困难、漏检率高的问题,融合遗传算法和K-means聚类,将遗传算法的全局优势和K-means算法的局部优势相结合,并改进K-means计算距离的方式,用1-IOU的值代替欧式距离重新计算分配到每个簇之间的距离,生成更符合PCB缺陷尺寸的先验框,以提高聚类的准确度;其次,针对YOLOv3模型参数量多、计算量大的问题,利用深度可分离卷积结合传统卷积形成双分支可分离网络结构,代替YOLOv3中的Darknet-53作为新的主干网络进行特征提取,通过可分离卷积降低参数量,提高检测速度;然后,利用双分支可分离网络将两个分支获取到的特征信息进行拼接和融合,以获取更充分的特征信息,提高检测精度;最后,通过多尺度特征联合预测,输出缺陷类别并标记缺陷位置,实现PCB缺陷目标的检测。将上述方法用于北京大学智能机器人实验室发布的PCB缺陷数据集,实验结果表明:所提出方法的精确率、召回率、F1值、平均精度均值、参数量、FPS分别达到97.48%、98.81%、98.46%、97.87%、5.7M、23.09f/s,性能指标优于相同等级时间代价下的SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4等对比方法,验证了所提出方法的有效性;并进一步通过消融实验和随机测试验证所提出方法的可行性。因此,所提出方法能够在保证模型较高检测精度的同时,降低参数量,具有更好的PCB缺陷目标检测性能。该论文有图43幅,表17个,参考文献60篇。
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