一种基于改进YOLOv8s的PCB小目标缺陷检测方法

本发明提出一种基于YOLOv8s优化的PCB小目标缺陷检测算法。通过增设小目标检测层与检测头，提升小目标识别率。引入S‑Conv与CAFM于骨干网络，融合多尺度特征，增强特征表示。设计高效空间金字塔池化层，结合可变形卷积与空间信息增强模块，提高目标特征表征能力。优化颈部结构，采用信息聚集‑分发机制。采用VFWD‑CIoU损失函数，增强密集小目标检测性能。本方法实现了PCB小目标缺陷的实时、高效检测，为深度学习在边缘端设备的应用奠定基础。通过改进YOLOv8s，解决了PCB缺陷检测中的识别率和准确率问题，提高了检测的效率和精度。