一种基于YOLOv8模型的PCB缺陷识别方法

本发明公开了一种基于YOLOv8模型的PCB缺陷识别方法，所述方法包括：S1：获取待识别图像集；S2：改进YOLOv8模型，所述YOLOv8模型包括依次连接的Backbone网络、Neck网络和Head网络；改进的方法基于BiFPN双向特征金字塔网络，在其基础上整合了P2特征层，以提升小型目标的检测精度，并采用适合YOLOv8的卷积修改网络连接；引入TA层(Convolutional Triplet Attention Module)，以提高模型的识别准确度；设计了全新的CSC模块来替代部分C2f模块，减少模型参数冗余，从而更快速、更精准地定位目标。S3：采用待识别图像集对改进YOLOv8模型进行训练；S4：将待测图像输入训练得到的改进YOLOv8模型中，得到PCB缺陷识别结果。本发明以YOLOv8模型作为基础识别网络，并对其网络模型结构进行改进，提高了YOLOv8模型的检测精度。