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基于改进MobileNetV3的PCB裸板缺陷检测

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为解决传统PCB裸板缺陷检测效率低、误检率高、通用性差等问题,提出一种基于改进MobileNetV3的PCB表面缺陷检测模型.首先对PCB数据集进行预处理,然后采用多方向协调注意力代替原网络中的挤压和激励注意力模块,提升特征定位精度从而增强感受野;最后利用软池化优化MobileNetV3的末端结构,以在简化后的激活映射中保留更多的特征信息.实验结果证明,提出的模型对PCB裸板缺陷检测的平均准确率可达96.1％,图片平均检测速度为25.1 ms,能够高效识别PCB裸板的多种缺陷类型,对工业生产中PCB裸板的质量检测有实际应用价值.
PCB Bare Board Defect Detection Based on Improved MobileNetV3

张鹏飞、王淑青、王年涛、顿伟超、黄剑锋

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湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北武汉430068

PCB裸板 缺陷检测 MobileNetV3 软池化 深度学习

2023

湖北工业大学学报
湖北工业大学

湖北工业大学学报

CHSSCD
影响因子：0.258
ISSN：1003-4684
年,卷(期)：2023.38(1)
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