一种基于改进YOLOv8的芯片表面缺陷检测方法

本发明涉及芯片表面缺陷检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLOv8的芯片表面缺陷检测方法。所述检测方法主要包括以下步骤：步骤1：收集数据；步骤2：数据预处理；步骤3：引入特征聚焦扩散金字塔网络模块；步骤4：将Ghost‑HGNetV2作为YOLOv8的主干网络；步骤5：将边框回归损失CIoU损失函数替换为Inner‑WIoU损失函数；步骤6：添加SE注意力机制；步骤7：结果输出；步骤8：模型优化。本发明在YOLOv8中引入新的训练策略和优化算法，提高了模型的训练效果和泛化能力，使其在处理小物体、密集场景以及复杂背景时表现得更加鲁棒，为芯片制造业的质量控制和生产效率提升提供有力的技术支持。