文献类型：期刊文章

作　　者：王淑青[1] 张子言[1] 朱文鑫[1] 刘逸凡[2] 王娟[1] 李青珏[1]

WANG Shu-qing;ZHANG Zi-yan;ZHU Wen-xin;LIU Yi-fan;WANG Juan;LI Qing-jue(School of Electrical and Electronic Engineering,Hubei University of Technology,Wuhan 430068,China;Wuhan Optoelectronics National Research Center,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068 [2]华中科技大学武汉光电国家研究中心,湖北武汉430074

出　　处：《仪表技术与传感器》

基　　金：国家自然科学基金青年基金资助项目(62006073)。

年　　份：2023

期　　号：5

起止页码：106-111

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2023_2024、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对当前PCB板检测参数量庞大、检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv5的检测模型。以YOLOv5模型为框架,采用EfficientNetV2结构替换原始模型的主干网络,针对小目标缺陷,引入对空间信息更敏感的CA注意力机制,并采用α-IoU损失函数提高模型回归精度。实验结果表明:改进后的YOLOv5网络模型较原始网络均值平均精度提高了2.6%,参数量减少47%,可应用在小型工业检测设备中。

关 键 词：PCB板检测  YOLOv5  EfficientNetV2  缺陷检测  注意力机制  损失函数

分 类 号：TP391]