针对目前PCB板缺陷检测存在检测精度低、检测速度慢等问题, 提出了一种改进的YOLO v3网络的PCB缺陷检测算法。首先利用DBSCAN+k-means聚类算法并通过Avg IOU准则重新聚类, 以选择更适合本文数据集的Anchor Boxes; 其次在第二个残差模块中增加了两个残差单元, 提高网络对浅层特征的提取能力, 同时在网络中加入了SE Block模块, 从而突出了有用的特征通道, 改进了特征融合结构; 最后通过更改检测模块提高对本文数据集的检测能力。实验结果表明, 改进算法在PCB缺陷数据集检测精度和检测速度方面都有了明显提升。
缺陷检测 聚类算法 特征融合 PCB PCB defect detection clustering algorithm SE Block SE Block feature fusion
北京理工大学信息科学技术学院光电工程系，北京 100081
应用菲涅耳波带片光学扫描全息术原理，研究强散射介质中吸收体的三维成像．针对由成像物体强散射背景产生的背景噪音，提出复合扫描全息术成像方法．实验中应用这一方法，对嵌埋在浓度为1%，深度为1．7cm的脂肪乳剂中的吸收体成像，得到了信噪比和对比度较好的再现像．在此基础上，对复合扫描全息成像系统的信噪比，对比度及分辨率等性能进行了深入的理论分析和实验测试．研究表明，与单一模式相比，复合扫描全息术在信噪比和对比度方面有较大改善，但分辨率还需进一步提高．
生物医学成像 光学扫描全息术 菲涅耳波带板 编码孔径 Biomedical image Optical scanning holography Fresnel zone plate Coding aperture
