基于改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测
针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法.首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的情况,CSP1模块采用DenseNet替换原网络中的ResNet;其次,为了实现特征信息的跨维度交互,让网络更加关注重要信息,在CSP1模块后引入了三分支注意力机制模块,同时使用FPN+PANet对特征进行融合;并且用CSP2替换CBL×5模块,降低了网络的运算量,提高了算法检测速度;最后优化了Focal Loss函数,对正负样本添加权重,以解决正负样本不平衡的问题.本文算法相较于YOLO-V4的检测精度(precision,P)、召回率(recall,R)和多分类平均精度(mean average precision,mAP),分别高出2.98％,2.65％,2.92％,表明改进YOLO-V4可以有效检测贴片二极管表面缺陷问题.
YOLO-V4算法、DenseNet、CSP2、三分支注意力机制、Focal Loss函数
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TN206;TP181(光电子技术、激光技术)
上海市科技创新行动计划高新技术领域项目17511106700
2023-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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