基于改进YOLOv5的PCB元器件分类检测算法

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中文摘要：随着电子技术的发展,产生了大量的电子固体废弃物.为解决电路板上电子元器件的自动拆卸回收问题,本文提出了一种基于YOLOv5的分类检测算法.自制了一个废弃PCB元器件的数据集,用于训练分类模型;将原有网络结构中的主干(Backbone)替换为轻量级移动端架构MobileNetV2网络,提升对于移动端模型的检测性能;同时将MobileNetV2网络中的静态卷积替换为全维动态卷积(ODConv),增强对小目标的检测能力;在特征提取网络中引入BiFormer双层路由注意力机制模块,以有效抑制噪声信息的干扰,进一步提高对小目标的检测精度.在我们的数据集上测试改进后的算法,实验结果显示,在YOLOv5s算法上保持计算参数量少量增加的同时,整体平均精度提升了 3.1％.改进后的算法在PCB元器件分类定位中具有较高的识别精确率,同时整体参数量增加较小,为在移动端使用提供了可能.

作者：

吴举阳、陈宏宇

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作者单位：

宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波 315211

关键词：

PCB 小目标检测 MobileNetV2 全维动态卷积 BiFormer

出版年：

2024

数据通信

数据通信科学技术研究所

数据通信

影响因子：0.361

ISSN：1002-5057

年,卷(期)：2024.(5)