2023年2月25日第7卷第4期现代信息科技ModernInformationTechnologyFeb.2023Vol.7No.410102023.022023.02收稿日期：2022-10-20基金项目：国家自然科学基金（61805133）注意力机制与空洞残差网络的PCB缺陷检测牛振振，陈力荣，王震，牛雅丽，吕旭阳（山西大学物理电子工程学院，山西太原030006）摘要：针对印刷电路板缺陷检测技术，文章提出了基于YOLOv5s的一个轻量型的CNN模型YOLO_AD，用于PCB缺陷检测。该模型主要体现在将轻量型Ghostmodule作为骨干特征提取网络，融合注意力机制，对输入分配偏好进行通用池化和信息加权平均后，引入空洞残差网络，减少了网络模型与卷积运算，提高了网络处理效率。部署到嵌入式板卡中，采用MVC架构配合硬件优化及软件设计搭建了实时在线的PCB目标缺陷检测系统。实验结果表明，测试各类缺陷识别率为90.53%，检测速度为30FPS。关键词：缺陷检测；轻量型网络；注意力机制；空洞残差网络；嵌入式系统中图分类号：TP391.4；TP18文献标识码：A文章编号：2096-4706（2023）04-0010-05PCBdefectDetectionofAttentionMechanismandDilatedResidualNetworkNIUZhenzhen,CHENLirong,WANGZhen,NIUYali,LYUXuyang(CollegeofPhysicsandElectronicEngineering,ShanxiUniversity,Taiyuan030006,China)Abstract:Forprintedcircuitboarddefectdetectiontechnology,thispaperproposesalightweightCNNmodelYOLO_ADbasedonYOLOv5sforPCBdefectdetection.ThemodelmainlyembodiesthelightweightGhostmoduleasthebackbonefeatureextractionnetwork,incorporatestheattentionmechanism,introducesthenullresidualnetworkaftergeneralizedpoolingandinformationweightedaveragingofinputassignmentpreferences,reducesthenetworkmodelandconvolutionoperations,andimprovesthenetworkprocessingefficiency.Deployedintotheembeddedboard,theMVCarchitectureisusedwithhardwareoptimizationandsoftwaredesigntobuildareal-timeonlinePCBtargetdefectdetectionsystem.Theexperimentalresultsshowthatthetestrecognitionrateofvarioustypesofdefectsis90.53%andthedetectionspeedis30FPS.Keywords:defectdetection;lightweightnetwork;attentionmechanism;dilatedresidualnetwork;embeddedsystem0引言PCB线路板质量的好坏决定了设备运行的优良程度。随着线路板集成度越高越复杂，其制造、加工、运输等过程极易出现缺陷。然而电路板缺陷会引起严重的...
