基于改进YOLOv8的印刷电路板缺陷检测模型

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘  要： 针对当前PCB缺陷检测目标较小、检测精度低、速度慢等问题，文中提出一种基于改进YOLOv8的PCB缺陷检测模型。该模型以YOLOv8n为框架，引入结合感受野注意力卷积RFAConv和CBAM注意力机制产生的RFCBAMConv模块，提升骨干网络的特征提取能力。引入小目标分割算法ASF⁃YOLO中的三重特征编码器TFE和尺度序列特征融合模块SSFF改进颈部网络，并结合SSFF模块构建融合多尺度特征的小目标检测头，采用NWD损失函数优化对小目标识别存在的缺陷。（剩余9398字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人