面向小样本学习的PCB 缺陷智能检测方法

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摘要：目前，深度学习模型通常高度依赖大量标注数据的训练样本。然而，在实际生产过程中，特别是在工业缺陷检测领域，获取高质量标注数据难度大且成本高。为此，提出了一种基于小样本学习的PCB缺陷智能检测算法。首先，采用传统数据增强方法和基于扩散模型的数据增强方法扩充样本，解决样本数量过少的问题；其次，基于YOLOv8深度学习框架，通过高效的骨干网络和检测头实现多尺度目标检测；最后，利用PySide6框架开发了一款智能化的PCB缺陷检测人机交互系统。（剩余8291字）

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