10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2022.09.013
用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法
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.
PCB缺陷检测、Yolov4_tiny、Transformer、上下文信息、注意力机制
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;陕西省自然科学基础研究计划项目;陕西省自然科学基础研究计划项目;陕西省自然科学基础研究计划项目
2022-10-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
80-86,92