基于改进YOLOv5的PCB板表面缺陷检测北大核心CSCD

针对当前PCB板检测参数量庞大、检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv5的检测模型。以YOLOv5模型为框架,采用EfficientNetV2结构替换原始模型的主干网络,针对小目标缺陷,引入对空间信息更敏感的CA注意力机制,并采用α-IoU损失函数提高模型回归精度。实验结果表明:改进后的YOLOv5网络模型较原始网络均值平均精度提高了2.6%,参数量减少47%,可应用在小型工业检测设备中。