基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法研究

摘要：

针对复杂场景下,PCB缺陷检测难度大、种类多、容易出现误检或漏检的问题,提出一种基于YOLOX-WSC的PCB缺陷检测算法.对输入模型数据进行优化,采用弱化数据增强减少Mosaic引入的不准确图像并提前完成收敛,提升了模型检测效果;在主干网络中添加无参数注意力SimAM,在不增加模型参数的同时使用能量函数评估有效特征,以提升算法的特征提取和定位能力;在特征融合网络中采用CSPHB模块替换CSPLayer结构,获取高阶语义信息,提高分辨能力,同时加强特征融合网络的特征融合交互能力,进而提高模型检测性能.实验结果表明,各模块的改进平均精度均值(mAP)都有不同程度的提升,YOLOX-WSC算法的mAP@0.5达到96.65％,mAP@0.5:0.95达到了79.58％,比YOLOX分别提升了2.88个百分点、11.64个百分点,并且各个类别缺陷平均精度有明显提升,证明了算法的有效性.

关键词：小目标检测、YOLOX、无参数注意力、数据增强、缺陷检测

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市技术创新和应用发展专项重点项目cstc2019jscx-fxydX0090

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：236-243