基于改進(jìn)UNet網(wǎng)絡(luò)的PCB缺陷檢測(cè)方法

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摘 要：針對(duì)PCB表面小尺寸缺陷難以檢測(cè)的問題，提出了一種改進(jìn)的UNet 語義分割網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)PCB表面缺陷圖像的精確檢測(cè)。首先，將UNet的四層網(wǎng)絡(luò)層次修改為三層，可以減少整體的計(jì)算工作量、提升網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度、縮短訓(xùn)練時(shí)間；其次，在 UNet 網(wǎng)絡(luò)中融入CBAM（Convolutional Block Attention Module）模塊來提升圖像中缺陷目標(biāo)的顯著度；然后，在編碼階段使用混合空洞卷積替換原有卷積塊，增大感受野，獲取更多的上下文信息。（剩余10617字）