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申请/专利权人：中国电子技术标准化研究院

摘要：本发明公开了一种基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测方法及装置，该方法包括：建立YOLOv3算法的网络结构，其中，网络结构的批归一化层与卷积层相结合；根据GIoU确定YOLOv3算法的网络损失函数和性能评价指标；根据K‑means++聚类算法，确定PCB表面缺陷样本数据集的锚框；建立基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测模型；根据PCB表面缺陷样本数据集，对基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测模型进行多尺度训练；将待检测PCB的图像数据输入训练好的基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测模型，输出待检测PCB表面缺陷的位置信息，本发明实现了PCB表面缺陷检测的高效和高精度的检测。

主权项：1.一种基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：建立YOLOv3算法的网络结构，其中，所述网络结构的批归一化层与卷积层相结合；根据GIoU确定YOLOv3算法的网络损失函数和性能评价指标；根据K-means++聚类算法，确定PCB表面缺陷样本数据集的锚框；根据YOLOv3算法的网络结构、YOLOv3算法的网络损失函数和性能评价指标，以及PCB表面缺陷样本数据集的锚框，建立基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测模型；根据PCB表面缺陷样本数据集，对基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测模型进行多尺度训练；将待检测PCB的图像数据输入训练好的基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测模型，输出待检测PCB表面缺陷的位置信息；其中，建立YOLOv3算法的网络结构，包括：按照如下方式将网络结构的批归一化层与卷积层相结合： 其中，式中，xout为批归一化层与卷积层相结合后的输出结果，xi为结合后的每层的输出结果，n为层数，γ为比例因子，μ为平均值，σ2为方差，β为结合前的偏移量，β′为结合后的偏移量，wi为结合前的权重参数，wi′为结合后的权重参数；根据GIoU确定YOLOv3算法的网络损失函数和性能评价指标，包括：根据预测框、实际框，以及预测框和实际框的最小凸集，确定GIoU；将GIoU确定为YOLOv3算法的性能评价指标；基于GIoU，确定YOLOv3算法的网络损失函数；其中，根据预测框、实际框，以及预测框和实际框的最小凸集，确定GIoU，包括：按照如下方式确定GIoU： 式中，A为预测框，B为实际框，C为预测框和实际框的最小凸集；其中，基于GIoU，确定YOLOv3算法的网络损失函数，包括：按照如下方式确定YOLOv3算法的网络损失函数：LGIoU＝1-GIoU；式中，LGIoU为YOLOv3算法的网络损失函数。

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百度查询： 中国电子技术标准化研究院 基于YOLOv3算法的PCB表面缺陷检测方法及装置