一种基于改进的YOLOv9神经网络模型的导光板缺陷检测方法

本发明提供一种基于改进的YOLOv9神经网络模型的导光板缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：基于YOLOv9神经网络模型，构建改进的YOLOv9神经网络模型，改进的YOLOv9神经网络模型包括主干网络和与主干网络连接的头颈网络，主干网络具有两条分支网络，第一条分支网络包括一个Conv模块、一个RFAConv模块、四个RepNCSPELAN4模块、三个ADown模块、以及一个PKINet模块，第二条分支网络包括一个RFAConv模块、一个Conv模块、一个RepNCSPELAN4模块和一个ADown模块；获取导光板表面缺陷数据集，按照缺陷类型对所述数据集进行分类，对改进的YOLOv9神经网络模型进行训练；将采集的导光板图像输入至训练好的改进的YOLOv9神经网络模型进行缺陷检测。本发明显著提高网络模型对于导光板缺陷的检测精度。