基于YOLOv8的PCB缺陷检测

作     者：陈奕霏 金叶 吕伟 CHEN Yifei;JIN Ye;LV Wei

作者机构：重庆理工大学理学院重庆400054 东莞理工学院电子工程与智能化学院广东东莞523808 

基　　金：国家自然科学基金项目(52002387) 东莞市科技特派员项目(20221800500192) 重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20233342) 

出 版 物：《东莞理工学院学报》 (Journal of Dongguan University of Technology)

年 卷 期：2025年第32卷第1期

页      码：77-83页

摘      要：随着AI辅助技术的提升,深度学习开始应用于工业领域中PCB板缺陷检测。利用边缘检测,设计了边缘敏感模块,增强了图像的特征丰富度,进一步引入内容融合模块进行特征图精细化。在保持住参数量和计算量的前提下,利用NWFMPDIoU损失函数实现模型精度的无损提升。针对PCB缺陷检测,本模型比基准YOLOv8n模型精度提升了5.8个点,达到了91.6%,因此本文设计的模型对于PCB缺陷检测领域有着较大的意义。

主 题 词：PCB 缺陷检测 YOLOv8 边缘 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16002/j.cnki.10090312.2025.01.003

馆 藏 号：203157512...