一种基于改进YOLOv8的电路板缺陷检测方法和设备

本发明涉及一种基于改进YOLOv8的电路板缺陷检测方法和设备，其方法包括：将多模态动态注意力框架和可变形卷积设置到YOLOv8模型中进行改进；利用基于动态边界框回归损失优化和自适应聚焦分类损失优化后的训练数据对YOLOv8改进模型进行训练；将待检测电路板图像输入经训练的YOLOv8改进模型中，通过可变形卷积提取缺陷特征信息，并利用多模态动态注意力框架对缺陷特征信息进行增强以得到多尺度特征图像；利用颈部网络对多尺度特征图像进特征融合，并将生成的最优特征图像输入头部网络中进行缺陷检测，获得缺陷检测结果。本发明解决了基于传统YOLOv8的电路板缺陷检测技术存在的精度低、实时性与部署效率差的技术问题。