摘要:随着集成电路集成度的提升，印刷线路板的工业复杂度逐渐提升，制造过程中产生的瑕疵也更加微小复杂。针对目 前传统图像处理算法难以准确检测到各种微小瑕疵的问题，提出了一种基于改进型 YOLOv5s的印刷线路板瑕疵检测识别算 法。首先更改原先网络的三尺度检测层，用检测更小目标的检测层替换原本的大目标检测层，加强模型对微小目标的检测精 度；同时使用K-means++ 算法重新聚类先验框；然后将PANet 网络调整为BiFPN 网络，使用可学习权重评估每个特征的重 要性来加强特征融合；最后在C3 模块中融入 SENet, 使网络有选择地关注信息特征并过滤冗余信息。结果表明，改进后的网 络模型检测精度达到97.83%,召回率达到95.73%,并且对比原始网络误检、漏检率大大降低，完全满足工业检测要求。