基于改进YOLOv8n的轻量化PCB板表面缺陷检测算法

作     者：朱泽宇 肖满生 徐萌 王瑶瑶 颜谨 ZHU Zeyu;XIAO Mansheng;XU Meng;WANG Yaoyao;YAN Jin

作者机构：湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007 

基　　金：湖南省自然科学基金项目(2022JJ50077) 湖南省教育厅科学研究项目(21A0607,22C1027) 

出 版 物：《软件导刊》 (Software Guide)

年 卷 期：2025年第24卷第4期

页      码：69-74页

摘      要：针对目前PCB板缺陷检测算法存在的检测精度低、计算量大等问题,提出了一种改进YOLOv8n的PCB板表面缺陷检测算法。首先,将主干部分网络替换为MobileNetV3网络,以降低模型参数量,提升检测速度与精度;其次,设计了CA_C2f模块用来替换原C2f模块,以提升网络提取特征能力并提高模型对小目标的检测能力;最后,提出了DFL和改进Focal-EIoU的组合,以优化对损失函数中边界框回归的计算。实验结果表明,改进的YOLOv8n算法在PCB板缺陷数据集上得到的实验结果,较原YOLOV8n算法在精确度、mAP、计算量和参数量上都有显著优化,其中mAP达到96.6%。

主 题 词：PCB板 表面缺陷检测 模型轻量化 YOLOv8n MobileNet 注意力机制 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11907/rjdk.241817

馆 藏 号：203158445...