一种基于改进YOLOv8的小样本芯片表面缺陷检测模型构建方法及应用

本发明公开了一种基于改进YOLOv8的小样本芯片表面缺陷检测模型构建方法及应用，采集芯片表面缺陷的原始图像；将预处理后的原始图像和随机噪声输入生成对抗网络GAN，由生成对抗网络获得扩增图像；对原始图像和扩增图像中的芯片表面缺陷分别进行标注，获得芯片表面缺陷数据集；在YOLOv8网络模型Neck部分引入多尺度卷积注意力模块MSCAM，MSCAM的引入能够增强模型对不同尺度特征的感知能力，提高对复杂背景下缺陷的检测精度，同时将Head部分修改分类损失函数为焦点损失函数，进而构建改进型YOLOv8目标检测模型。利用改进型YOLOv8目标检测模型可以对芯片表面缺陷进行检测，本发明可以有效解决小样本问题和类别不平衡问题。