电子测量技术

作者：李忠科，刘小芳

单位：四川轻化工大学计算机科学与工程学院 宜宾 644000

关键词：PCB;轻量化;缺陷检测;小目标检测;YOLOv8n

基金：高层次创新人才培养专项（B12402005）、教育部高等教育司产学合作协同育人项目（202101038016）、四川轻化工大学人才引进项目（2021RC16）资助

针对PCB缺陷检测无法兼顾检测精度与模型体积的问题，提出一种基于轻量级YOLOv8n网络的PCB缺陷检测算法。首先，删除大目标检测层，新增小目标检测层并调整网络结构，使模型轻量化并提高检测精度。其次，将C2f模块结合GhostConv与DWConv设计出C2f-GhostD模块替换C2f模块，减少模型计算成本。然后，将PConv融入Detect模块中，设计出POne-Detect模块并应用于检测网络，精简网络结构。最后，在颈部网络添加SimAM注意力机制，提高信息捕获能力。实验结果表明，在PCB数据集中，该算法相较于YOLOv8n，参数量下降78.7%，模型体积减小73.7%，mAP0.5提升至98.6%，满足模型硬件部署需求。

来源：2024年第4期

《电子测量技术》期刊编辑部

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