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2025年第39卷第1期测试技术学报Vol.39No.12025
（总第169期）JOURNALOFTESTANDMEASUREMENTTECHNOLOGY（SumNo.169）
文章编号：1671-7449（2025）01-0081-07
基于改进YOLOv7⁃tiny的PCB表面缺陷检测
11*12
解琳，韩跃平，翟倩，李瑞红
（1.中北大学信息与通信工程学院，山西太原030051；2.中北大学软件学院，山西太原030051）
摘要：实现实时印刷电路板（PrintedCircuitBoard，PCB）表面缺陷检测是提高PCB制作工艺流程智能化的
基础，针对原始PCB检测方法耗时长、精度低、不易移动的问题，提出了一种基于YOLOv7-tiny的改进模
型。将YOLOv7-tiny中的SiLU激活函数替换为ELU函数，引入集中综合卷积模块（C3模块），将深度可分
离卷积与C3相结合，构成集中综合深度可分离模块，并添加卷积块注意模块。经实验，改进后的模型在检
测准确性、召回率以及均值平均精度上都表现出色，相较于原模型大小下降了2.8MB。与其他主流的目标
检测方案对比，也表现出较好的检测效果。改进后的YOLOv7-tiny能够保持更高的准确性，同时还减少了
模型的内存需求，这为PCB缺陷的实时检测以及边缘部署提供了新的可能性。
关键词：目标检测；YOLOv7-tiny；激活函数；集中综合深度可分离模块；注意力机制
中图分类号：TP391.41文献标识码：Adoi:10.62756/csjs.1671-7449.2025012
引用格式：解琳，韩跃平，翟倩，等.基于改进YOLOv7-tiny的PCB表面缺陷检测［J］.测试技术学报，
2025，39（1）：81-87.
XIELin，HANYueping，ZHAIQian，etal.PCBsurfacedefectdetectionbasedonimprovedYOLOv7-tiny［J］.
JournalofTestandMeasurementTechnology，2025，39（1）：81-87.
PCBSurfaceDefectDetectionBasedonImprovedYOLOv7⁃tiny
11*12
XIELin，HANYueping，ZHAIQian，LIRuihong
（1.SchoolofInformationandCommunicationEngineering，NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China；
2.SchoolofSoftware，NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China）
Abstract：Realizingreal-timeprintedcircuitboard（PCB）surfacedefectdetectionisthe
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