目标检测YOLO实战应用案例100讲-电子元器件缺陷智能检测（续）

目录

3 电子元器件图像预处理及数据集构建 

3.1 电子元器件图像预处理  

3.2 电子元器件数据集构建 

3.2.1数据特点 

3.2.2基于Imgaug的数据扩充方法 

3.2.3数据标注 

4 基于改进YOLOX的电子元器件缺陷检测方法研究 

4.1 基于YOLOX的检测精度提升改进 

4.1.1SPP结构的池化替换 

4.1.2高效通道注意力 

4.1.3损失函数的改进 

4.1.4改进YOLOX方法网络结构 

4.2 实验结果及分析 

4.2.1实验环境与数据集 

4.2.2模型训练 

4.2.3实验对比分析 

4.3 基于YOLOX的模型轻量化改进 

4.3.1基于深度可分离卷积的卷积替换 

4.3.2构建特征加强模块 

4.3.3损失函数的改进 

4.3.4轻量化YOLOX方法网络结构 

4.4 轻量化实验结果及分析 

5 电子元器件缺陷检测系统的实现 

5.1 系统开发环境 

5.2 系统方案设计 

5.3 系统检测流程 

5.4 系统功能实现 

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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见电子元器件缺陷智能检测

3 电子元器件图像预处理及数据集构建 

图像预处理的目的是抑制不想要的杂质信息，增强有用信息的图像特征，并 且图像预处理不会增加图像信息量。因此，在构建电子元器件数据集之前进行图 像预处理是较为重要的步骤。在采集电子元器件图像的过程中，通常会因为人为 操作、硬件设施和自然光线分布不均等问题，使得采集设备获