基于YOLOX的类增量印刷电路板缺陷检测方法OA北大核心CSTPCD

为了应对更加实际的增量式印刷电路板缺陷检测场景,本文将知识蒸馏与YOLOX相结合,提出了一种基于YOLOX的类增量印刷电路板缺陷检测方法。在只使用新训练数据的情况下,模型能够检测出所有学过的缺陷类型。通过对模型的输出特征和中间特征使用知识蒸馏来促进旧缺陷类别知识的传递,使得学生模型能够有效保留教师模型在旧缺陷类别上的检测性能。实验结果表明,本文方法能够显著缓解增量学习过程中的灾难性遗忘问题,在两阶段增量场景下,模型对所有缺陷的平均检测精度为88.5%,参数量为25.3×106,检测速度为39.8 f/s,便于工业设备部署的同时,可以满足增量式检测场景下印刷电路板(printed circuit board,PCB)质检的检测精度和检测速度要求。