[发明专利]一种基于YOLOv7-Tiny模型改进的工业PCB缺陷检测方法及其装置在审
| 申请号： | 202310853551.1 | 申请日： | 2023-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN116934696A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 谢泰晨;刘川;王观田;刘燕德 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/048;G06V10/44;G06V10/52;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人： | 陈远洋 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于YOLOv7‑Tiny模型改进的工业PCB缺陷检测方法及其装置，包括：采集并获取待检测的PCB图片，形成数据集；对原始YOLOv7‑Tiny模型进行修改，包括在原始YOLOv7‑Tiny模型的主干特征提取网络中引入注意力机制模块，在原始YOLOv7‑Tiny模型的颈部Neck模块和检测头部Head模块之间添加ASFF模块，得到改进YOLOv7‑Tiny模型网络；采用训练数据集对模型进行训练，得到改进训练模型；利用得到的改进训练模型对工业PCB进行缺陷检测。在原有网络结构中引入SE注意力机制，有效减少不重要、冗余因素的干扰，对重要的缺陷目标给与更高的权重，提升了模型网络获取重要特征的能力；通过在Neck模块与Head模块之间通过添加ASFF模块，自适应的学习多尺度特征与映射融合的空间权重，充分实现了模型的多尺度特征融合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolov7 tiny 模型 改进 工业 pcb 缺陷 检测 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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