YOLOv5に基づくプリント回路基板アセンブリの欠陥検出

プリント回路基板アセンブリ（PCBA）の欠陥検出は、PCBA製造の効率を向上させるために重要です。本論文は、PCBA欠陥検出の精度を効果的に向上させるYOLOv5ベースの方法であるPCBA-YOLOを提案します。まず、YOLOv5のネットワークの首部分にある空間ピラミッドプーリングモジュールをクロスステージ部分構造に置き換え、複数のスケールでの解像度特徴を捉えます。次に、大きなカーネル畳み込みをバックボーンネットワークに導入し、計算オーバーヘッドを減らしながら大きな有効受容野を取得します。最後に、角度コストを考慮したSIoU損失関数を使用してモデルの収束速度を向上させます。さらに、本論文では、対応する欠陥カテゴリと欠陥位置の注釈を含むPCBA欠陥検出データセットであるPCBA-DETを作成しました。PCB欠陥データセットにおける実験結果は、改善された方法が低い損失値と高い精度を持つことを示しています。PCBA-DETデータセットで評価した結果、平均平均精度は97.3に達しました。