一种基于SC-YOLOv8神经网络模型的导光板缺陷检测方法

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。