基于GhostNet-YOLOv4算法的印刷电路板缺陷检测

摘要

针对印刷电路板表面面积小而且上面电子器件焊点众多，传统检测方法很难进行有效检测的问题，提出了一种基于GhostNet-YOLOv4的印刷电路板表面焊点检测算法。首先，修改了YOLOv4算法的主干网络以增强特征提取能力，其次加入注意力机制使网络更注重缺陷特征，用GhostNet代替CSPDarknet53作为主干网络。此算法相比于传统的印刷电路板检测算法提高了检测精度和检测速度，可以实现对印刷电路板表面常见的断路、漏焊、短路等缺陷的精确检测和迅速分类。通过对印刷电路板数据集的检测结果分析表明，该改进算法具有较好的实用性，在测试集上的平均精度为86.68%,FPS达到了25.43,可以满足印刷电路板实际检测需求。