基于Adam改进型Yolov10的PCB板卡检测的方法

本发明涉及PCB板卡检测与人工智能视觉技术领域，本发明提供了基于Adam改进型Yolov10的PCB板卡检测的方法，所述方法包括：采集PCB板卡的图像并对图像进行预处理；构建基于Adam改进型YOLOv10板卡检测的模型：采用改进的卷积块注意力模块；在P3‑P6层构建四级特征金字塔结构；特征融合阶段采用双向跨尺度连接；采用Focal Loss与CIoU Loss的组合损失函数；训练基于Adam改进型YOLOv10板卡检测的模型；使用训练好的模型采用卷积神经网络对新的PCB图像进行检测，从而实现目标的定位与分类。本发明有效提升了生产线的检测效率，降低了人工成本，确保了检测结果的稳定性，从而为PCB制造过程中的质量控制提供了可靠的自动化解决方案。