一种改进Faster R-CNN的太阳能电池片缺陷检测方法

针对传统太阳能电池片检测方法中检测时间过长,检测精度不高等缺点,提出了一种改进Faster R-CNN的太阳能电池片缺陷检测方法.以Faster R-CNN为框架,以ResNet50为网络主干,针对小目标缺陷,融入了基于FPN的多尺度检测网络,并应用了 GA-RPN结构,实现对太阳能电池片缺陷的检测.实验结果表明,较原...     

一种改进YOLOv5模型的PCB板缺陷检测方法

针对传统PCB板检测方法中检测效率不高,检测精度较低等缺点,提出了一种改进YOLOv5模型的PCB板缺陷检测方法。为提升小目标缺陷检测精度,构建了基于BiFPN的网络连接方式,更加充分地利用了不同尺度的特征信息;为了更好地捕捉目标缺陷的位置,引入了Coordinate Attention注意力机制,使模型的定位和目标捕捉更加精准。实验结果表明,较原始的YOLOv5模型,所提出的针对PCB板表面缺陷检测方法的均值平均精度提高了3.2%。