摘要
本发明提供了一种PCB板表面缺陷检测装置及方法,其中,方法中包括:将采集到PCB板图片之后对其进行扩充及标注,并使用k‑means++选取初始聚类中心之后,使用k‑means聚类出先验框;同时,将YOLOv3原网络中的Darknet‑53特征提取层换成EfficientNet网络,将特征融合层扩充为4层,并可加入Inception结构和SPP结构,根据先验框训练完成之后,对可能存在缺陷的PCB板图片进行检测。相较于原YOLOv3网络来说,改进后的表面缺陷检测模型在对小目标检查的速度与准确度都有大幅度的提升,还可以实现批量化生产和减少成本,避免人检所带来的一系列问题,快速提升PCB的质量,提升企业的综合竞争力。