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龙图腾网恭喜南京市特种设备安全监督检验研究院申请的专利基于改进YOLO算法的电路板外观缺陷视觉识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119784756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510277179.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLO算法的电路板外观缺陷视觉识别方法及系统是由倪敏敏;路成龙;王爽设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLO算法的电路板外观缺陷视觉识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLO算法的电路板外观缺陷视觉识别方法及系统，该方法包括步骤S1：收集包含电路板外观缺陷的图像数据集，对所述数据集进行标注和预处理；步骤S2：以YOLOv8n为基础算法进行改进，构建改进后的YOLO算法模型；步骤S3：使用预处理后的数据集对改进后的YOLO算法模型进行训练；步骤S4：将待检测的电路板图像输入到训练好的改进后的YOLO算法模型中进行检测，输出缺陷的位置和类别信息。本发明通过构建DSXConv模块和引入新型损失函数EAPIOU，增强了模型对微小缺陷和复杂形状缺陷的识别能力，提高了检测精度和效率。

本发明授权基于改进YOLO算法的电路板外观缺陷视觉识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO算法的电路板外观缺陷视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：数据准备：收集包含电路板外观缺陷的图像数据集，对数据集进行标注和预处理，所述预处理包括图像增强和归一化操作；步骤S2：模型构建：以YOLOv8n为基础算法进行改进，构建改进后的YOLO算法模型，具体改进包括：步骤S2.1：基于动态蛇形卷积Dsconv构建DSXConv卷积模块，利用DSXConv卷积模块替换主干网络C2f中的普通卷积模块，形成C2f-DSM模块；步骤S2.2：提出新型损失函数EAPIOU，所述损失函数EAPIOU增强位置、长宽比及角度匹配惩罚机制；EAPIOU损失函数的表达式为： （1）；上式中，Bp和Bg分别表示预测框和真实框的区域；d表示真实框与预测框中心坐标之间的欧氏距离；c表示真实框与预测框最小外包矩形的对角线距离；wg和hg分别为真实框的宽度和高度；wp和hp分别为预测框宽度和高度；λ为超参数，用于控制长宽比惩罚的影响力度；γ为全局平衡参数；wc和hc分别表示预测框与真实框的最小外包矩形的宽度和高度，表示真实框与预测框的宽度差惩罚项，表示真实框与预测框的高度差惩罚项，λv表示角度惩罚项，ρ表示计算元素之间的欧氏距离，L表示损失函数Loss，LIOU表示IOU损失函数，LCEIOU表示CEIOU损失函数；步骤S3：模型训练：使用预处理后的数据集对改进后的YOLO算法模型进行训练；步骤S4：缺陷检测：将待检测的电路板图像输入到训练好的改进后的YOLO算法模型中进行检测，输出电路板图像中缺陷的位置和类别信息。

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