发展基于改进YOLOv8的PCB表面缺陷检测算法.docx

发展基于改进YOLOv8的PCB表面缺陷检测算法

目录

发展基于改进YOLOv8的PCB表面缺陷检测算法（1）．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

PCB表面缺陷检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1PCB表面缺陷类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2传统检测方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3基于深度学习的缺陷检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

YOLOv8算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2YOLOv8算法优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3YOLOv8算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

改进YOLOv8算法的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1.1图像增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1.2数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2.1网络模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2.2损失函数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.3模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3.1优化器选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3.2超参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

改进YOLOv8算法在PCB表面缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1.1模型搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2.1性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2.3与其他算法比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

算法优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1.1模型轻量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1.2模型鲁棒性提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2实时性提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2.1硬件加速．．．．．．．．．．．