PCB缺陷

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轻量级重参数化的PCB缺陷检测算法
《组合机床与自动化加工技术》2025年第4期118-123,128,共7页孙铁强 于洪健 宋超 肖鹏程 孙奥然 
河北省“三三三人才工程”资助项目(A202102002);河北省创新能力提升计划项目(23561007D);2023年唐山市重点研发项目(23140204A)。
针对PCB缺陷检测中存在的复杂背景干扰性强、模型参数量大和推理时间长等问题,在YOLOv8算法的基础上进行了改进。首先,在Backbone网络中,融合SE注意力机制,设计C2f_RepGhost模块,代替部分C2f,抑制不相关的背景信息并减少模型的参数量;...
关键词：PCB 缺陷检测 YOLOv8 轻量化 注意力机制 
基于机器视觉的PCB缺陷检测算法研究综述
《计算机科学与探索》2025年第4期901-915,共15页杨思念 曹立佳 杨洋 郭川东 
中国高校产学研创新基金(2021ZYA11002);四川轻化工大学科研创新团队计划(SUSE652A011);四川轻化工大学自然科学基金(2024RC03);四川轻化工大学研究生创新基金(Y2024119);企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室开放基金(2024WZY01)。
印刷电路板(PCB)作为电子产品的核心组成部分,其质量直接影响产品的可靠性。随着电子产品朝着更轻、更薄、更精密的方向发展,基于机器视觉的PCB缺陷检测面临诸如微小缺陷难以检测等挑战。为深入研究PCB缺陷检测技术,根据其发展历程对各...
关键词：印刷电路板(PCB) 缺陷检测 机器视觉 机器学习 深度学习 
基于改进YOLOv7-tiny的PCB缺陷检测算法
《燕山大学学报》2025年第2期167-176,共10页侯培国 韩超明 李宁 宋涛 
河北省自然科学基金资助项目(F2023203005);河北省教育厅科学研究资助项目(CXY2024024)。
针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池...
关键词：PCB表面缺陷检测 YOLOv7-tiny 多尺度捕获模块 全局局部门控感知模块 轻量化 
基于改进U-Net网络的PCB缺陷检测方法
《计算技术与自动化》2025年第1期183-188,共6页彭勇 刘慧民 李伟松 王石 
广东省教育厅2023年度普通高校重点领域项目(2023ZDZX1087);东莞科技特派员项目(20221800500812);东莞职业技术学院国家双高计划电子信息工程技术专业群专项政校行企项目(ZXD202302)。
针对PCB表面小尺寸缺陷难以检测的问题,提出了一种改进的U-Net语义分割网络,实现PCB表面缺陷图像的精确检测。首先,将U-Net的四层网络层次修改为三层,可以减少整体的计算工作量、提升网络模型收敛速度、缩短训练时间;其次,在U-Net网络...
关键词：缺陷检测 U-Net 空洞卷积 注意力机制 语义分割网络 轻量型网络 深度学习 小目标检测 
基于YOLOv5s-Ghost的PCB缺陷检测系统设计
《机械设计与制造》2025年第3期354-357,361,共5页冯桑 温佳旺 张泳 陈兴彬 
国家自然科学基金青年项目(52105148)。
这里针对常见的PCB制造缺陷,设计了一种了基于卷积神经网络的视觉检测系统。首先搭建了包括图像采集、检测结果显示与标记等模块的系统平台。通过数据采集平台拍摄PCB样本作为训练数据,使用均值滤波和数据增强技术对图像进行处理和扩充...
关键词：机器视觉 YOLOv5 缺陷检测 轻量化 
面向小样本学习的PCB缺陷智能检测方法
《电脑知识与技术》2025年第4期36-41,共6页郝佳妮 农丽萍 刘安平 方瑾瑜 田方圆 
国家级大学生创新创业训练计划项目(202310602071)资助;广西科技计划项目(桂科AD23026225)资助;认知无线电与信息处理教育部重点实验室基金项目(CRKL230205)资助。
目前,深度学习模型通常高度依赖大量标注数据的训练样本。然而,在实际生产过程中,特别是在工业缺陷检测领域,获取高质量标注数据难度大且成本高。为此,提出了一种基于小样本学习的PCB缺陷智能检测算法。首先,采用传统数据增强方法和基...
关键词：小样本学习 PCB缺陷检测 数据增强 YOLOv8 深度学习 
改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法
《计算机工程与科学》2025年第2期317-326,共10页王海群 王炳楠 葛超 
河北省自然科学基金(F2021209006)。
PCB板的缺陷检测是保证其质量的重要手段。为了避免漏检、误检现象的发生,并提高PCB缺陷检测速度,提出了一种改进ESP-YOLO的PCB缺陷检测算法。引入ESP网络结构,通过ESPblock实现下采样,并改进特征提取模块,采用更轻量的网络结构实现特...
关键词：PCB缺陷检测 ESPNet SimAM RFB BiFPN YOLOv5s 
基于改进YOLOv8的PCB缺陷检测算法
《杭州师范大学学报(自然科学版)》2025年第1期19-26,共8页王悍悍 沈珊瑚 李明泽 
浙江省自然科学基金项目(LQ19F040006).
针对目前大多数印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测算法中准确度较低、模型较大及移动部署不便的问题,提出了一种改进的YOLOv8算法.该算法使用GhostNet和HGNetV2的结合作为网络主干,增加小目标检测层和坐标注意力机制,采用...
关键词：PCB缺陷检测 改进YOLOv8 坐标注意力机制 动态上采样 Inner-CIoU 
基于改进Yolov8的PCB缺陷检测模型
《计量与测试技术》2025年第1期78-82,共5页周进群 许海龙 程家乐 
针对PCB缺陷检验中的微小复杂目标易受背景和噪音干扰的问题,提出一种改进Yolov8的PCB缺陷检测模型。通过添加全维动态卷积,采用多维注意力机制,学习卷积核数量、空间大小、输入输出通道数的互补性注意力,加强对微小复杂目标的关注;利...
关键词：深度学习 PCB缺陷检测 Yolov8 注意力机制 APAN P-IoU 
改进YOLOv7的PCB缺陷检测算法
《机械科学与技术》2025年第1期9-18,共10页王玲 向北平 张晓勇 
四川省科技厅重点研发计划(23ZDYF0471)。
针对检测印刷电路板(Printed circuit board, PCB)缺陷任务中,通用物体检测算法难以区分目标缺陷与背景,从而导致检测精度低等问题,提出一种改进YOLOv7的PCB表面缺陷检测模型。首先,在主干提取网络用Conv2Former(Transformer-style conv...
关键词：PCB表面缺陷检测 YOLOv7 Conv2Former SimAM Focal-CIoU 
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