基于改进YOLOv10的BGA封装芯片锡球缺陷检测方法

本发明提供了一种基于改进YOLOv10的BGA封装芯片锡球缺陷检测方法，包括：采集BGA封装芯片锡球图像，进行形态学预处理后对缺陷进行分析并分类；对数据较少的锡球毛刺缺陷进行缺陷生成；对生成缺陷和真实缺陷进行相似性度量，选取相似度较高的缺陷数据构建预训练数据集；改进YOLOv10深度学习网络，改进网络中的C2f模块，替换上采样模块为轻量动态上采样算子DySample，替换原损失函数为Focal‑EIoU损失函数，使用改进后的网络进行预训练并获取缺陷检测模型；使用缺陷检测模型对BGA封装芯片锡球进行实时缺陷检测，获取缺陷信息；本发明有效提升对BGA封装芯片锡球缺陷的检测精度和速度。