基于YOLOv5的PCB缺陷检测算法研究

摘要

PCB 在电气自动化中扮演着重要的角色，其质量对整个电力网络的性能和安全至关重要。因此，对 PCB 的质量检测具有重要意义。然而，目前存在一些问题，如 PCB 缺陷识别算法的准确率较低、识别速度较慢等。为 了解决这些问题，Yolov5 作为 Yolo 系列的第五代算法应运而生。相比前几代算法，Yolov5 改进了模型的缺点， 提高了识别精度和速度，并且对机器性能的要求也较低。本文利用 Yolov5 算法实现了对 PCB 板缺陷的自动识别。 首先，通过图像分割对图像进行预处理， 然后利用深度卷积和池化采样提取出图像的特征信息。接下来，将特征 信息映射回原始图像，并通过比较多个预选框找出最匹配的缺陷信息。实验结果表明，该方法在 PCB 缺陷识别方 面的准确率可以达到 99.6%，具有一定的适用性。这为实现电气工程自动化提供了理论基础。