基于改进YOLOv5网络的印刷电路板缺陷检测

针对印刷电路板（PCB）现存检测方法效率低和对小缺陷目标检测准确率低等缺点，提出针对YOLOv5网络进行改进，通过增加小目标检测层获取更多小缺陷特征，之后增加FPN算法融合深浅层的特征信息，提高深层的特征综合度。同时通过图像分割操作放大缺陷占比，提高精确度。结果表明，相比于优化前，设计的检测系统对PCB图片的检测准确性提高了1.89%，检测的缺陷平均检测精度均值提高了1.82%，并且减少了非必要的检测。这为完善PCB的高效检测提供了一定参考。