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题名改进YOLO11的PCB表面缺陷检测方法
被引量：1
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作者
吴葛
朱宇凡
贾泽宁
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机构
华中科技大学电气与电子工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第14期136-145,共10页
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基金
教育部2020年第二批新工科研究与实践项目(E-NYDQHGC20202219)资助。
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文摘
针对PCB表面缺陷检测准确率不足,无法充分平衡模型检测准确性与实时性,难以满足现代电子制造系统稳定运行要求的问题,提出了一种改进YOLO11的PCB表面缺陷检测方法HDH-YOLO。该方法通过采用优化的HGNetV2替换原YOLO11的骨干网络,实现模型的轻量化;借鉴Dynamicconv的思想对HGBlock进行改进,用改进的Dynamic_HGBlock替换HGNetV2网络中后四层HGBlock,在不增加过多计算量的前提下引入更多网络参数,增强网络对泛化特征的学习能力,进而提高检测精度;在骨干网络末端添加DSM注意力机制层,通过放大关键区域的空间域和频率域响应提升模型的小目标检测能力。在PKU-Market PCB和DeepPCB数据集进行对比实验和消融实验,实验结果表明,提出的HDH-YOLO模型较基线YOLO11n模型参数量降低6.20%,计算量降低12.70%,mAP50和mAP50-95分别提升2.6%和2.3%,较好地平衡了轻量化和检测精度,在现代电子制造系统中具有高可靠性和高实用性。
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关键词
PCB表面缺陷检测
YOLO11
HGNetV2
hgblock
Dynamicconv
DSM
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Keywords
PCB surface defect detection
YOLO11
HGNetV2
hgblock
Dynamicconv
DSM
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN791
[电子电信—电路与系统]
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