一种基于改进YOLOv8的PCB表面缺陷检测方法

本发明属于目标检测技术领域，具体的说是一种基于改进YOLOv8的PCB表面缺陷检测方法。包括：一、在生产线后端搭建PCB图像采集系统，采集PCB表面缺陷图像；二、对采集的PCB表面缺陷图像进行预处理和标注，建立PCB表面缺陷数据集，并且将所有的标注样本图像划分为训练集、验证集和测试集；三、根据PCB数据集，构建PCB表面缺陷检测模型；四、用建立的模型对数据集进行训练及验证，选择验证集mAP指标最高的权重模型作为最优的PCB表面缺陷检测模型；五、利用mAP指标最高的权重模型对PCB图像进行检测，输出检测结果，实现智能化的检测。本发明在原有YOLOv8目标检测模型基础上对主干网络，特征提取网络进行改进来适应PCB表面缺陷检测数据集，从而提高检测精度和效率。