基于改进YOLOv8模型的PCB电路板缺陷检测方法研究

针对现有PCB电路板缺陷检测方法普遍存在的准确率低、处理速度慢、适应性差等问题,本文设计提出了一种基于YOLOv8的改进电路板缺陷检测模型YOLOv8-PCB。该模型通过引入注意力机制,并结合数据增强和多尺度训练策略,能够有效提升缺陷检测准确率和处理速度。与此同时,考虑到PCB电路板的背景信息比较单一,通用目标检测模型性能受限的问题,本文进一步设计采用了一种LSKNet注意力机制,通过在特征提取时自适应动态调整目标感受视野,从而提升模型对小缺陷的目标检测能力。通过各项试验结果表明,本文提出的算法模型在测试数据集下的平均准确率、召回率分别为95.0%和93.3%,分别优于原始YOLOv8算法91.8%和90.9%。且模型参数量更小,在提升检测性能的同时能够兼顾算法计算效率,因此可以快速地、准确地实现PCB电路板的缺陷检测,为智慧工厂、智能装备等领域提供技术支持。

新工科背景下的机器学习与数据挖掘课程思政建设研究

本文以新工科背景下的机器学习与数据挖掘课程为例,详细探讨了如何在课程教学中融入思想政治教育,实现学生的全面发展。本文首先阐述了课程思政建设的理论基础,包括教育目标、教学内容、思政元素、思政方法、思政效果等方面,指出课程思政建设应该以学生为主体,以教师为主导,以课程为载体,以实践为平台,以质量为保障,以效果为评价的多元化教育理念,从而实现专业知识教育和思想政治教育的有机结合,实现知识、能力、情感、价值的全面培养。然后本文介绍了机器学习与数据挖掘课程思政建设的实践探索,主要围绕该课程的课堂教学、课后作业、课程项目设计三个方面,展示了课程思政建设的具体实践过程和教学效果,包括思政主题的提出、思政案例的展示、思政问题的引发、思政方法的运用、思政元素的渗透、思政互动的促进、思政要点的梳理、思政收获的分享、思政启示的引出等,最终体现课程思政建设的教学效果,包括知识效果、能力效果、情感效果、价值效果等。本文的研究和实践,能够为新工科教育的发展以及新时代的人才培养工作,提供了一种可能的路径和方法,具有重要的借鉴和参考价值。