摘要
本发明涉及一种印刷电路板缺陷检测方法、装置、设备及介质,包括获取待检测印刷电路板图像,将待检测印刷电路板图像输入YOLO神经网络模型,得到印刷电路板缺陷检测结果,模型包括主干网络、颈部和头部;主干网络包括依次交替设置的交叉阶段部分网络模块和交叉阶段二进制网络模块,将检测印刷电路板图像依次进行多次不同尺度的特征提取和下采样操作,将交叉阶段部分网络模块得到的高维特征图输出颈部;颈部从维度最高的高维特征图开始,依次进行上采样和与比其维度低的高维特征图进行融合,输出多个多尺度融合的特征图到头部;头部将多个多尺度融合的特征图分别进行检测识别,输出缺陷的边界框位置和类别的印刷电路板缺陷检测结果。
技术关键词
检测印刷电路板
印刷电路板缺陷
网络模块
神经网络模型
阶段
标记缺陷
空间金字塔池化
上采样
图像
多尺度特征提取
卷积模块
预测类别
误差
输入模块
可读存储介质
存储器
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图像检索方法
标识符
图像检索程序
卷积神经网络提取
分布式键值数据库
SOH估计方法
灰狼优化算法
二维卷积神经网络
高维特征向量
图像
风力发电量
XGBoost模型
算法
因子
数据驱动模型
气相色谱质谱分析
分类方法
裂解气相色谱
离子
图谱