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A Fast detection Algorithm for surface defects of bare pcb Based on YOLOv8 3

A Fast Detection Algorithm for Surface Defects of Bare PCB B...

引用

3rd International Conference on Electronic Information Engineering and Computer Communication, EIECC 2023

作者： Yan, Manle Fan, Yong Jiang, Yong Fang, Zhaoyan School of Computer Science and Technology Southwest University of Science and Technology Mianyang China

ISBN: (纸本)9798350359961

bare pcb (Printed Circuit board) surface defect detection is an important step in the automated production of pcb. To meet the requirements of production efficiency, the detection must have high real-time performance, therefore we propose the MOP-Block module to replace the C2f module and also improve the YOLOv8 network structure to reduce the inference time. Then, considering that most of the surface defects on the bare pcb are small in size compared with the overall product, we propose the SiLU-SE attention module to enhance the feature map for improving the detection accuracy at a lower computational cost. The experimental results show that compared with the original YOLOv8n, our algorithms improves the FPS (batch=1, without TensorRT acceleration) on the Tesla T4 GPU by about 70.17%, the size of model is reduced by about 77.01 %, the parameters of the model are reduced by about 84%, and the FLOPs of the model are reduced about 53.08%, but map@0.5 and map@0.5:0.95 are only reduced by about 2.6(%) and 0.9(%) respectively. © 2023 IEEE.

关键词： Lightweight pcb bare board surface defect detection Reparameterization SE Attention YOLOv8 algorithm

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