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基于YOLOv8n改进的PCB缺陷检测算法
1
作者
喻聪
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第6期117-124,共8页
针对PCB生产中的漏孔、鼠咬等微小缺陷检测问题,提出一种基于YOLOv8n改进的YOLOv8n-CSOW算法。通过在Backbone中增加空间深度转换卷积模块以增强特征捕获能力;在Neck部分,采用C2f-ODconv模块替换原始C2f模块强化特征精确匹配。同时,引...
针对PCB生产中的漏孔、鼠咬等微小缺陷检测问题,提出一种基于YOLOv8n改进的YOLOv8n-CSOW算法。通过在Backbone中增加空间深度转换卷积模块以增强特征捕获能力;在Neck部分,采用C2f-ODconv模块替换原始C2f模块强化特征精确匹配。同时,引入上下文增强模块强化特征表征。将边界框(BBox)损失函数优化为动态聚焦的WIoUv2函数,增强模型对微小缺陷的敏感度。实验结果表明,改进算法在某大学公开数据集上平均检测精度较原始YOLOv8n提升1.4个百分点,且优于主流目标检测算法,具备显著的工业检测应用价值。
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关键词
印刷电路板检测
上下文增强模块
空间深度转换卷积
全维动态卷积
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职称材料
题名
基于YOLOv8n改进的PCB缺陷检测算法
1
作者
喻聪
机构
南昌市卫生学校信息中心
出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第6期117-124,共8页
文摘
针对PCB生产中的漏孔、鼠咬等微小缺陷检测问题,提出一种基于YOLOv8n改进的YOLOv8n-CSOW算法。通过在Backbone中增加空间深度转换卷积模块以增强特征捕获能力;在Neck部分,采用C2f-ODconv模块替换原始C2f模块强化特征精确匹配。同时,引入上下文增强模块强化特征表征。将边界框(BBox)损失函数优化为动态聚焦的WIoUv2函数,增强模型对微小缺陷的敏感度。实验结果表明,改进算法在某大学公开数据集上平均检测精度较原始YOLOv8n提升1.4个百分点,且优于主流目标检测算法,具备显著的工业检测应用价值。
关键词
印刷电路板检测
上下文增强模块
空间深度转换卷积
全维动态卷积
Keywords
printed circuit board inspection
context enhancement module
spatial depth conversion convolution
omni-dimensional dynamic convolution
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于YOLOv8n改进的PCB缺陷检测算法
喻聪
《实验室研究与探索》
北大核心
2025
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