【摘 要】
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为了解决印制电路板（printed circuit board, PCB）缺陷较为细微，导致检测的效率低下且精度不足的问题，提出一种改进YOLOv5的PCB缺陷检测算法。在YOLOv5的网络结构中加入一种多尺度改进后的注意力模块MBiFormer,通过融合图像的多尺度特征，以动态、查询感知的方式实现计算的有效分配，提升了网络对关键特征的表示能力，有效增强PCB板缺陷的检测精度。实验结果表明，该优化
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划重点项目（2018JZ6002）； 西安工程大学大学生创新创业训练计划项目（202210709025）；
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为了解决印制电路板（printed circuit board, PCB）缺陷较为细微，导致检测的效率低下且精度不足的问题，提出一种改进YOLOv5的PCB缺陷检测算法。在YOLOv5的网络结构中加入一种多尺度改进后的注意力模块MBiFormer,通过融合图像的多尺度特征，以动态、查询感知的方式实现计算的有效分配，提升了网络对关键特征的表示能力，有效增强PCB板缺陷的检测精度。实验结果表明，该优化算法在实验中与YOLOv5s、YOLOv4和YOLOv3等算法进行了对比，结果显示在mAP0.5和mAP0.5：0.95的效果均超过了其他算法。本文算法能够克服传统方法的局限性，并在检测过程中更准确地识别PCB板上的微小缺陷，且检测精度满足实际工业化生产的检测要求，为工业生产中PCB板缺陷检测提供了有效的解决方案。
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