Detecção de Defeitos em Placas de Circuito Impresso com YOLOv10 Otimizado por Ghost Convolution - Mitoso, Gabriel; Melo, Tiago de (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2025: Anais do LII Seminário Integrado de Software e HardwareDO - 10.5753/semish.2025.8121, 2025)
A inspeção automatizada de Placas de Circuito Impresso (PCIs) desempenha um papel fundamental na garantia da qualidade e confiabilidade na indústria eletrônica. Neste trabalho, propõe-se a aplicação do modelo YOLOv10 para a detecção de defeitos em PCIs, com otimizações na arquitetura do backbone por meio da técnica de convolução fantasma (Ghost Convolution), visando reduzir a complexidade computacional sem comprometer a precisão. Os experimentos foram realizados utilizando os modelos YOLOv10 Nano, Small e Medium, treinados com um conjunto de dados públicos contendo 10.668 imagens. Os resultados demonstraram que a modificação do backbone permitiu reduzir o número de parâmetros e GFLOPs, aumentando o FPS do modelo Small de 128 para 150 e mantendo um mAP@50 de 99,22%, superando abordagens anteriores da literatura. Esses resultados indicam que a técnica de convolução fantasma pode ser uma solução eficiente para aplicações industriais em tempo real, possibilitando sua adoção em outros modelos e contextos computacionalmente restritos.