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发明

基于改进YOLOv8神经网络的PCB裸板缺陷检测方法2024

2024-06-01 07:29:11 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202410411025.4
  • 公开（公告）日：2024-10-29
  • 公开（公告）号：CN118071733A
  • 申请人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8神经网络的PCB裸板缺陷检测方法，包括步骤1：获取PCB裸板的分块图像，并将分块图像拼接成完整PCB裸板图像，并对PCB裸板图像进行预处理后输出YOLO格式的数据集；步骤2：将YOLO格式的数据集输入到已经训练好的改进Yolov8神经网络中进行PCB裸板缺陷检测与分类；本发明采用适用于小目标的聚焦调制模块替换原有的SPPF模块，采用BEMA注意力模块代替原来颈部网络中的C2f模块，并在检测头网络中引入新的Inner‑Shape‑Iou损失函数，使得改进后的网络不仅可以处理不同尺寸的输入图像，同时也可以更加精准定位图像中的目标，提高模型的泛化能力，同时改善模型的回归性能。本发明在保证PCB裸板缺陷检测精度提升同时，又能提升缺陷检测的回归率。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118071733 A (43)申请公布日 2024.05.24 (21)申请号 202410411025.4 G06N 3/08 (2023.01) (22)申请日 2024.04.08 (71)申请人 四川大学 地址 610000 四川省成都市一环路南一段 24号 (72)发明人 徐雷　陈建华　陈俊　林芯颖　 (74)专利代理机构 成都乐易联创专利代理有限 公司 51269 专利代理师 赵何婷 (51)Int.Cl. G06T 7/00 (2017.01) G06T 3/4038 (2024.01) G06V 10/764 (2022.01) G06V 10/774 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 (54)发明名称 基于改进YOLOv8神经网络的PCB裸板缺陷检 测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于改进YOLOv8神经网 络的PCB裸板缺陷检测方法，包括步骤1：获取PCB 裸板的分块图像，并将分块图像拼接成完整PCB 裸板图像，并对PCB裸板图像进行预处理后输出 YOLO格式的数据集；步骤2：将YOLO格式的数据集 输入到已经训练好的改进Yolov8神经网络中进 行PCB裸板缺陷检测与分类；本发明采用适用于 小目标的聚焦调制模块替换原有的SPPF

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