改进YOLOv8的PCB表面缺陷检测算法

来源：电子测量技术杂志2024年第12期北京时间：

作者：吕秀丽，杨昕升，曹志民

单位：东北石油大学物理与电子工程学院 大庆 163318

摘要：针对目前PCB表面缺陷检测方法存在复杂度过高、误检、漏检等问题，提出了一种改进YOLOv8的轻量型检测算法。由于YOLOv8主干网络下采样后的特征图存在一定冗余，设计轻量级的多尺度混合卷积(MSMC)，并结合C2f模块增强多尺度特征提取能力；在颈部网络中设计改进的双向特征金字塔结构(BiFPN)，使用两个跨层连接得到更加丰富的语义信息；使用C2f-Faster模块减少特征融合过程中的运算量；引入CA注意力机制与WIoUv2损失函数，增强对PCB小目标缺陷的定位能力。实验结果表明，相较于YOLOv8n，改进后的算法在PCB数据集上检测精度提高了2.2%，模型参数量和计算量降低了36.7%和18.5%，分别为1.9 M和6.6 G。最终模型大小仅为3.8 MB，为移动终端设备部署提供了新思路。

关键词：表面缺陷检测;YOLOv8;轻量化;多尺度特征;小目标缺陷

基金资助：黑龙江省教育科学规划重点课题（GJB1421131）、海南省科技专项（ZDYF2022GXJS222）资助