Печатная плата (Printed Circuit Board, PCB) является базовым компонентом электронных устройств, при этом дефекты на ее поверхности влияют на надежность и срок службы электронной продукции. Для решения проблем высокой вычислительной нагрузки, большого объема хранения и ограниченного энергопотребления при развертывании моделей обнаружения дефектов PCB на стороне устройства в данной статье разработана система обнаружения дефектов PCB на базе платформы ZYNQ SoC и модели обнаружения объектов YOLO26n. Для устранения вычислительных узких мест свертки в работе использован дизайн ускорителя свертки с использованием Vitis HLS, а также применены стратегии пространственного разделения, параллелизма по каналам, развертывания циклов и двухбуферного пинг-понг планирования для повышения параллелизма вычислений и эффективности передачи данных; одновременно применены 16-битное фиксированное квантование Q7.9 и расширение ширины суммирования для снижения затрат на хранение и передачу данных. Экспериментальные результаты показывают, что все 170 операторов сети достигли выравнивания между путями с плавающей и фиксированной точкой, при этом минимальное значение косинусного сходства топологии сверточной сети и пути с фиксированной точкой Q7.9 составило 0.9894 и 0.9998 соответственно. Вычисления CPU с плавающей точкой и фиксированной точкой ZYNQ обеспечивают близкие показатели по различным метрикам обнаружения дефектов, при этом максимальные различия для Precision, Recall и mAP@0.5 составили 0.023, 0.024 и 0.012 соответственно. Использование аппаратных ресурсов LUT, FF и DSP составило 15.42%, 7.30% и 20.64% соответственно, общая потребляемая мощность — 2.615 Вт, что свидетельствует о возможности системы реализовывать энергоэффективное клиентское распознавание при сохранении высокой согласованности обнаружения.

Обнаружение дефектов PCB;Zynq;YOLO26n;Аппаратное ускорение