基于PPLCFaster-YOLOv5的PCB表面缺陷快检模型

来源：电子测量技术杂志2023年第11期北京时间：

作者：季堂煜，赵倩，赵琰，余文涛，梁爽

单位：上海电力大学电子与信息工程学院 上海 201306

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。

关键词：目标检测;PCB表面缺陷;YOLOv5;通道混洗;SIOU;微服务部署

基金资助：国家自然科学基金(61802250)项目资助