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申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明提供一种基于SC‑YOLOv8神经网络模型的导光板缺陷检测方法，该方法包括以下步骤：基于YOLOv8神经网络模型构建SC‑YOLOv8神经网络模型，SC‑YOLOv8神经网络模型包括依次连接的主干网络单元、颈部单元和头部单元，主干网络单元包括五个CBL模块和四个CN‑C2f1模块，头部单元包括三个检测头模块，主干网络单元和颈部单元之间设有三个SA注意力模块，位于主干网络单元末端的三个CN‑C2f1模块分别通过一个SA注意力模块连接颈部单元；将预先收集的导光板缺陷数据集代入SC‑YOLOv8神经网络模型对其进行训练，训练完毕后，将采集的导光板图像输入至训练好的SC‑YOLOv8神经网络模型进行缺陷检测。本发明对于导光板的白点缺陷、亮线缺陷、暗线缺陷和区域缺陷，实现较高的检测精度，并具有较高的检测效率。
主权项：1.一种基于SC-YOLOv8神经网络模型的导光板缺陷检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：基于YOLOv8神经网络模型构建SC-YOLOv8神经网络模型，所述SC-YOLOv8神经网络模型包括依次连接的主干网络单元、颈部单元和头部单元，所述主干网络单元包括五个CBL模块和四个CN-C2f1模块，所述头部单元包括三个检测头模块，所述颈部单元包括一个SPPF模块、两个上采样模块、四个Concat模块、四个C2f2模块和两个CBL模块，三个所述C2f2模块分别与头部单元的一个检测头模块连接，且其中的两个C2f2模块还分别通过一个CBL模块连接一个Concat模块，所述主干网络单元和所述颈部单元之间设有三个SA注意力模块，位于主干网络单元末端的三个CN-C2f1模块分别通过一个SA注意力模块连接颈部单元；将预先收集的导光板缺陷数据集代入所述SC-YOLOv8神经网络模型对其进行训练，训练完毕后，将采集的导光板图像输入至训练好的SC-YOLOv8神经网络模型进行缺陷检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于SC-YOLOv8神经网络模型的导光板缺陷检测方法
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