基于TAC-YOLOv11s的PCB缺陷检测与实例分割算法
王欣璐1
郑晓亮2
来文豪1
1.安徽理工大学 电气与信息工程学院,安徽 淮南 2320012.安徽理工大学 公共安全与应急管理学院,合肥 231131
摘要：针对印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷目标小导致识别精度低的问题,提出基于三重注意力跨阶段连接-你只看一次版本 11 小型(triplet attention and cross stage connections-you only look once version 11 small,TAC-YOLOv11s)的PCB缺陷检测与实例分割算法.首先,设计了跨阶段部分连接(cross stage partial connections,CSPC)特征提取网络,增强网络的特征表达能力;其次,增加了小目标分割头(small object segmentation head,SO)模块,提高对小目标的检测和分割能力;然后,加入了三重注意力(triplet attention,TA)机制,增加对小目标的定位和捕获;最后,采用广义交并比(generalized intersection over union,GIoU)损失函数,优化算法性能.结果表明,与原始YOLOv11s算法相比,TAC-YOLOv11s算法的边界框和掩膜精确率分别提升了 11.1%和 8.2%,50%交并比阈值下的平均精确率均值分别提升了 30.4%和 34.3%,证明了算法的优越性.TAC-YOLOv11s算法对实现PCB缺陷的高精度检测与分割具有重要意义.
关键词：印刷电路板缺陷检测实例分割YOLOv11s小目标
分类号：TM755(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：安徽理工大学高层次引进人才科研启动基金资助项目(2021yjrc02)
论文发表日期：2025-03-19
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 80-85 )
英文信息