【摘 要】
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现阶段工业生产线，多类型电路板焊接无法采用自动化器械。针对贴片元器件人工焊接存在缺焊的现象，为了减少工厂因返工而造成的人力和物力损失，提出通过机器视觉技术对贴片元器件焊接情况进行自动检测。使用改进的ResNet-FPN结构，将浅层特征信息进行多尺度通道融合，从而增加了微小目标和遮挡目标特征信息的丰富性，减少了训练参数，加快了网络训练的前向速度；通过引入焦点损失（Focal loss），平衡了分类样
【基金项目】
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山东省自然科学基金（ZR2021MFZ23）项目资助；
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现阶段工业生产线，多类型电路板焊接无法采用自动化器械。针对贴片元器件人工焊接存在缺焊的现象，为了减少工厂因返工而造成的人力和物力损失，提出通过机器视觉技术对贴片元器件焊接情况进行自动检测。使用改进的ResNet-FPN结构，将浅层特征信息进行多尺度通道融合，从而增加了微小目标和遮挡目标特征信息的丰富性，减少了训练参数，加快了网络训练的前向速度；通过引入焦点损失（Focal loss），平衡了分类样本数量，减小了损失值。实验结果表明，改进的Cascade RCNN算法训练速度稍快于原始模型，召回率小幅度提高，平均精度均值（mAP）达到90.9%，比原始模型提高了2.2个百分点，取得了更好的检测效果。
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