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不同型号手机的主板图像具有多分辨率的成像模式,使缺陷元件是多尺度的。常规缺陷检测方法主要有图像融合方法和提取统计模型的方法,但这些方法的鲁棒性仍需要提高。针对该问题,提出了一种自动检测网络模型,即RetinaNet目标检测器。首先使用特征金字塔网络(FPN)提取缺陷元件的多尺度特征分类和位置,然后引入MobileNetV2以压缩和加速RetinaNet模型,最后使用焦点损失解决类不平衡和难以检测样本对损失贡献程度的问题。实验结果表明, RetinaNet能有效地检测不同尺度的缺陷元件,具有很高的检测