【摘 要】
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针对当前PCB板检测参数量庞大、检测精度低等问题，提出了一种改进YOLOv5的检测模型。以YOLOv5模型为框架，采用EfficientNetV2结构替换原始模型的主干网络，针对小目标缺陷，引入对空间信息更敏感的CA注意力机制，并采用α-IoU损失函数提高模型回归精度。实验结果表明：改进后的YOLOv5网络模型较原始网络均值平均精度提高了2.6%,参数量减少47%,可应用在小型工业检测设备中。
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目（62006073）；
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针对当前PCB板检测参数量庞大、检测精度低等问题，提出了一种改进YOLOv5的检测模型。以YOLOv5模型为框架，采用EfficientNetV2结构替换原始模型的主干网络，针对小目标缺陷，引入对空间信息更敏感的CA注意力机制，并采用α-IoU损失函数提高模型回归精度。实验结果表明：改进后的YOLOv5网络模型较原始网络均值平均精度提高了2.6%,参数量减少47%,可应用在小型工业检测设备中。
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