基于图像识别的PCB表观缺陷检测方法研究

宋旭东; 顾亚良; 宋亮

doi:10.13291/j.cnki.djdxac.2025.05.020

大连交通大学学报 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (05) : 153 -160. DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2025.05.020

基于图像识别的PCB表观缺陷检测方法研究

宋旭东, 顾亚良, 宋亮

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摘要

针对印刷电路板(PCB)表观缺陷因细微、位置分散等引起的检测精度低、漏检率高的问题，提出基于图像识别网络的PCB表观缺陷检测方法。改进后的网络在特征提取阶段采用部分卷积，并拓宽模块宽度，在缩减计算量的同时提高检测精度；将EVCBlock模块引入高层特征，以降低边角区域小目标的漏检率；在特征融合部分添加BiFormer模块，通过双路由注意力机制和稀疏采样保留细粒度细节，提升对小目标的检测效果；同时，采用MPDIoU损失函数解决特殊缺陷位置条件下网络优化失效的问题，简化计算过程。结果表明，改进网络的缺陷检测方法平均检测精度(mAP@0.5)达到98.5%,准确率为95.8%,召回率为98.4%,较原网络方法分别提升3百分点、3.3百分点、3.1百分点。对比其他主流方法，该方法检测效果更好，在电路板缺陷检测中具有更高的应用价值。