用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法

来源：计算机测量与控制杂志2022年第9期北京时间：

作者：徐胜军,胡巧艳,韩九强,孟月波,刘光辉,赵敏华

单位：西安建筑科技大学 信息与控制工程学院

摘要：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。

关键词：PCB缺陷检测;Yolov4_tiny;Transformer;上下文信息;注意力机制;

基金资助：国家自然科学基金(51678470),陕西省自然科学基础研究计划(2020JM472, 2020JM473, 2019JQ760)