基于改进YOLOv8算法的PCB真假点检测

针对公司现有印制电路板(PCB)⁃自动化光学检测(AOI)设备不易做真假点检测的弊端,提出一种基于深度学习算法库Pytorch对PCB大板表面进行真假点检测的视觉人工智能(AI)系统。运用图像处理中的形态学算法对表面内外孔边界交叉、内孔腐蚀不清、外孔渗铜等缺陷进行检测。通过增加padding、改进优化器、改变激活函数、引入注意力机制4个方案,并对近10万个成品完成数据收集与检测,该系统的平均精度由95.678%提升到98.998%,提高了3.32个百分点,精度较高,运行稳定。