基于SMT-YOLOv8的PCB缺陷检测研究

来源：电子测量技术杂志2024年第11期北京时间：

作者：王军，伍毅，陈正超

单位：江西理工大学机电工程学院 赣州 341000

摘要：针对PCB缺陷检测中目标尺寸小、权重文件庞大难以部署的问题，提出一种改进的YOLOv8小目标缺陷检测方法。该方法将SE注意力机制融入C2f中，使网络能够根据通道域的信息给图像不同位置赋予不同的权重，获取更重要的特征信息；在SPPF中引入Basic RFB以增强网络感受野，提升网络的特征提取能力；新增小目标检测尺度，提升模型对微小缺陷的检测能力；舍弃大目标检测尺度，降低计算负荷并缩小权重文件。实验结果表明，在公开的PCB缺陷数据集，改进后的YOLOv8较原算法平均精度提升了2.6%、权重文件缩小了27.3%、FPS达到34.4 ms/帧。

关键词：PCB;缺陷检测;YOLOv8;SE;Basic RFB;小目标检测尺度

基金资助：江西省重大科技研发专项(20223AAG02019)资助