一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法技术

本发明专利技术涉及缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法。该方法包括：获取PCB裸板的表面图像并进行处理得到待检测图像；构建缺陷检测网络，并对缺陷检测网络进行改进，获取优化缺陷检测网络，具体为：在缺陷检测网络的特征融合网络增加小目标检测层；在缺陷检测网络中的特征提取网络中将预设数量的C2f层进行替换，并增加混合域注意力机制模块；且对缺陷检测网络的损失函数进行修改得到优化损失函数；利用预处理后的样本数据对优化缺陷检测网络进行训练；利用训练好的优化缺陷检测网络和待检测图像对PCB裸板的缺陷进行检测。本发明专利技术能够提高对于PCB裸板的缺陷检测的精度和效率。缺陷检测的精度和效率。缺陷检测的精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及缺陷检测
，具体涉及一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]新兴技术的高速发展进一步对电子产品的性能、质量要求越来越高。印刷电路板(Printed Circuit Board，PCB)的作用是连接电子零组件，形成电路的连接，是几乎所有电子产品的关键器件。电子产业和新兴技术的迅猛发展导致对PCB的需求不断增加。在批量化生产中，由于PCB生产过程相当复杂，每一道工序都有可能造成PCB裸板表面的缺陷，比如断路、短路、漏孔等细小缺陷，这些缺陷会极大地影响最终电子产品的性能和安全质量。PCB裸板表面的细小复杂缺陷主要包括：漏孔、毛刺、鼠咬、短路、断路、余铜，这些缺陷会极大地影响最终电子产品的性能和安全质量。
[0003]传统的PCB缺陷检测方法是利用人工进行质检，但利用人工进行检测时，随着工作时长的增长以及工人的主观性，容易造成漏检和错检的现象，随着计算机视觉以及神经网络技术的日益成熟，通过计算机视觉以及神经网络技术对PCB裸板的缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：获取PCB裸板的表面图像并进行处理得到待检测图像；构建缺陷检测网络，并对缺陷检测网络进行改进，获取优化缺陷检测网络，具体为：在缺陷检测网络的特征融合网络增加小目标检测层；在缺陷检测网络中的特征提取网络中将预设数量的C2f层进行替换，并增加混合域注意力机制模块；且对缺陷检测网络的损失函数进行修改得到优化损失函数；其中缺陷检测网络为YOLOv8网络；获取样本数据集，对样本数据集进行预处理，并利用预处理后的样本数据对优化缺陷检测网络进行训练；利用训练好的优化缺陷检测网络和待检测图像对PCB裸板的缺陷进行检测。2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测网络的特征融合网络增加小目标检测层，包括：在特征融合网络中的第一指定层增加一层上采样处理层，在增加的上采样处理层后增加小目标检测层。3.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述在缺陷检测网络中的特征提取网络中将预设数量的C2f层进行替换，包括：将特征提取网络中的第一个、第二个和第三个C2f层替换为可变形卷积Deformable Conv v2模块。4.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述增加混合域注意力机制模块，包括：在缺陷检测网络中的特征提取网络中的最后一层的SPPF层的前一层增加混合域注意力机制模块CBAM。5.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8的PCB裸板表面缺陷检测方法，其特征在于，所述优化损失函数为：L
WIoUv3
＝rL
WIoUv1
，L
WIoUv1
＝R
WIoU
L

【专利技术属性】
技术研发人员：关荣锋，王旭伟，阳韬，喻杰，陆立文，代薇，
申请(专利权)人：盐城工学院技术转移中心有限公司，
类型：发明
国别省市：