TDD-Net: сеть обнаружения мелких дефектов на печатных платах

Обнаружение мелких дефектов (tiny defect detection, TDD), направленное на контроль качества печатных плат (printed circuit boards, PCBs), является базовой и важной задачей при производстве большинства электронных изделий. Несмотря на значительный прогресс в обнаружении дефектов печатных плат, традиционные методы по-прежнему с трудом справляются со сложными и разнообразными печатными платами. Для решения этих проблем в статье предлагается сеть обнаружения мелких дефектов (tiny defect detection network, TDD-Net), предназначенная для повышения эффективности обнаружения дефектов на печатных платах. В данном методе для построения пирамид признаков используются присущие глубоким сверточным сетям многоуровневая и пирамидальная иерархии. По сравнению с существующими подходами TDD-Net включает три нововведения. Во-первых, рациональные якоря проектируются с использованием кластеризации k-means. Во-вторых, TDD-Net усиливает взаимосвязи между картами признаков разных уровней и использует структурную информацию низкого уровня, что делает сеть подходящей для обнаружения мелких дефектов. Наконец, с учетом небольшого и несбалансированного набора данных на протяжении всего этапа обучения применяется онлайн-майнинг сложных примеров, что повышает качество предложений областей интереса (region of interest, ROI) и обеспечивает более эффективное использование информации, содержащейся в данных. Количественные результаты на наборе данных о дефектах печатных плат показывают, что предложенный метод обладает лучшей переносимостью и достигает значения mAP 98,90 %, превосходя современные методы. Исходный код будет опубликован в открытом доступе.