基于YOLOv8改进的缺陷PCB检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于YOLOv8改进的缺陷PCB检测方法，涉及工业缺陷PCB检测技术领域，获取缺陷PCB数据集，输入改进的YOLOv8模型中进行训练，得到缺陷PCB检测模型；将待识别PCB图像输入缺陷PCB检测模型中，得到缺陷检测结果。改进的YOLOv8模型是在传统YOLOv8模型的基础上，将空间到深度层和非跨步卷积层进行结合，形成SPDConv模块，在主干网络中进行特征融合；将空间分组增强模块与C2F块进行结合，形成C2F_SGE模块；选用WassersteinLoss作为模型的损失函数。本发明专利技术在改进YOLOv8的基础上，进行缺陷PCB检测，提高了检测速度和检测精度等，成本更低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业缺陷pcb检测，更具体的说是涉及一种基于yolov8改进的缺陷pcb检测方法。

技术介绍

1、缺陷pcb检测算法是一种用于检测印刷电路板(pcb)上的缺陷的算法，它可以提高pcb的质量和可靠性。pcb是一种将电子元件连接起来的平板，它广泛应用于各种电子设备中。由于pcb的制造过程复杂，可能会产生各种缺陷，如开路、短路、裂纹、划痕等，这些缺陷会影响pcb的性能和寿命。因此，对pcb进行缺陷检测是非常重要的，它可以及时发现和修复缺陷，提高pcb的良率和质量。目前，常用的缺陷pcb检测方法有人工视觉检测、光学检测、电气检测等，但这些方法都存在一些局限性，如检测速度慢、检测精度低、检测成本高等，同时现有的缺陷pcb检测算法在轻量化方面做的还是差强人意。因此，如何进一步对检测算法进行轻量化以便于进行工业化的部署，提高检测速度和检测精度等，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于yolov8改进的缺陷pcb检测方法，可以利用大量的pcb图像数据，自动学习和识本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于YOLOv8改进的缺陷PCB检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8改进的缺陷PCB检测方法，其特征在于，所述步骤1中，缺陷PCB数据集中包括若干张PCB图像以及每张PCB图像对应的缺陷类型。

3.根据权利要求2所述的一种基于YOLOv8改进的缺陷PCB检测方法，其特征在于，所述步骤2中，以PCB图像为输入，以PCB图像对应的缺陷类型为输出，对改进的YOLOv8模型进行训练。

4.根据权利要求1所述的一种基于YOLOv8改进的缺陷PCB检测方法，其特征在于，所述步骤2中，改进的YOLOv8模型是在传...

【技术特征摘要】

1.一种基于yolov8改进的缺陷pcb检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于yolov8改进的缺陷pcb检测方法，其特征在于，所述步骤1中，缺陷pcb数据集中包括若干张pcb图像以及每张pcb图像对应的缺陷类型。

3.根据权利要求2所述的一种基于yolov8改进的缺陷pcb检测方法，其特征在于，所述步骤2中，以pcb图像为输入，以pcb图像对应的缺陷类型为输出，对改进的yolov8模型进行训练。

4.根据权利要求1所述的一种基于yolov8改进的缺陷pcb检测方法，其特征在于，所述步骤2中，改进的yolov8模型是在传统yolov8模型的基础上，进行以下三个方面的改进：

5.根据权利要求4所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐慧英，朱信忠，李琛，
申请(专利权)人：浙江师范大学，
类型：发明
国别省市：