基于改进YOLOv5的印刷电路板缺陷检测

为解决印刷电路板缺陷检测中缺陷类别易混淆,缺陷目标微小难以检测的问题,提出了一种改进的YOLOv5检测模型。在骨干网络引入Swin-Transformer架构,获取局部和全局信息的多尺度特征。增加一个针对小目标的预测特征层,新的多尺度特征融合和检测结构使模型学习更加全面的特征信息。使用ECIoU_Loss作为损失函数,实现电路板缺陷检测速度和准确率协同优化。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型在PCB Defect数据集上的平均准确率为98.7%,达到了99.7%的预测精确率和97.4%的召回率,比当前主流的检测模型性能更优越,改进后的YOLOv5模型能更有效的对电路板缺陷进行分类和定位。