基于深度残差网络的PCB缺陷自动检测算法研究

单兴巧

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.012

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (12) : 34 -36. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.012

基于深度残差网络的PCB缺陷自动检测算法研究

单兴巧

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

针对传统机器视觉在印制电路板(PCB)微小缺陷检测中特征提取不足、抗干扰弱等问题，本研究提出一种融合通道与空间注意力机制的改进残差网络模型。该算法以深度残差网络(ResNet)为骨干，引入双路注意力模块以自适应增强缺陷特征权重并抑制背景噪声；同时采用基于K-means聚类的锚框自适应生成策略优化定位能力。实验结果表明，该模型在综合性能上显著优于传统算法，具有较高的工程应用价值。