基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法研究

摘要

针对IC引脚焊接缺陷因目标尺寸小、引脚密集导致检测精度低等问题,提出一种基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法。通过在骨干网络后引入SE注意力机制,区分特征图中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提升网络的特征提取能力。使用k-means++聚类算法产生9个聚类中心,以降低因初始聚类中心随机选择不当对检测结果所造成的误差影响。实验结果表明:改进算法对IC引脚焊接短路、缺脚、翘脚、少锡缺陷检测的平均精度分别为97.9%, 96.1%, 96.7%, 95.8%;在阈值为0.5的情况下,平均精度均值达到了96.6%,与YOLOv3、PP-YOLOv2相比,分别提高了14.9%, 5.1%。改进算法对单幅图片的检测时间为0.151 s,满足IC质检的速度要求,为IC引脚焊接缺陷检测提供了参考价值。