基于深度學(xué)習(xí)的PCB焊錫缺陷檢測

摘要： 針對現(xiàn)有印刷電路板(PCB)缺陷檢測算法具有體積大、精度差和漏檢率高等問題，提出一種改進的YOLOv5s算法，利用遷移學(xué)習(xí)進行優(yōu)化。在主干特征提取網(wǎng)絡(luò)加入卷積塊注意力模塊(Convolutional Block Attention Module, CBAM)并引出一個新的蘊含更多豐富細節(jié)信息的淺層特征來提高模型信息感知能力，增強網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)的檢測。使用C3-CBAM替換加強特征... （共8頁）