| 基于PPLCFaster-YOLOv5的PCB表面缺陷快检模型 |
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| 引用本文： | 季堂煜,赵倩,赵琰,余文涛,梁爽. 基于PPLCFaster-YOLOv5的PCB表面缺陷快检模型[J]. 电子测量技术, 2023, 46(11): 115-122 |
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| 作者姓名： | 季堂煜 赵倩 赵琰 余文涛 梁爽 |
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| 作者单位： | 上海电力大学电子与信息工程学院 上海 201306 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61802250)项目资助 |
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| 摘 要： | 针对现有PCB表面缺陷检测方法精度低、召回率低以及实时性较差等问题,提出PPLCFaster-YOLOv5模型。该方法以改进后的PPLC-Net作为主干网络,将Focus结构作为网络第0层,提高特征图对位置信息的表达能力。在深度可分离卷积结构内引入通道混洗机制,使各分组卷积获取的特征对全局特征具有等贡献度;引入Dropout机制限制不平衡正则化因子。提出低参数量G4Head特征融合网络结构,将更为浅层的信息加入特征融合中,提高模型对缺陷的定位能力;在主干网络与特征融合之间增加残差连接,提高主干网络信息对特征融合的贡献度;采用SIOU损失函数,加速回归框收敛。将训练后的模型采用Flask服务器框架进行部署。实验表明,部署后的PPLCFaster-YOLOv5模型在DeepPCB以及北京大学PCB表面缺陷检测数据集上检测时间可达0.009 s,且准确率、召回率等相比于其他主流模型均获得提升。
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| 关 键 词： | 目标检测 PCB表面缺陷 YOLOv5 通道混洗 SIOU 微服务部署 |
Rapid inspection model of PCB surface defects based on PPLCFaster-YOLOv5 |
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| Ji Tangyu,Zhao Qian,Zhao Yan,Yu Wentao,Liang Shuang. Rapid inspection model of PCB surface defects based on PPLCFaster-YOLOv5[J]. Electronic Measurement Technology, 2023, 46(11): 115-122 |
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| Authors: | Ji Tangyu Zhao Qian Zhao Yan Yu Wentao Liang Shuang |
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