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摘要：本发明公开了基于深度学习的线路板接线检测方法，包括以下步骤：获取待检测线路板图片并处理为设定分辨率后输入改进的YOLOV8‑seg模型，由改进的YOLOV8‑seg模型进行图像分割并处理得到接口和线路的检测信息；其中，改进的YOLOV8‑seg模型在YOLOV8‑seg模型主干网络的SPPF结构后增设注意力机制模块；对接口和线路的检测结果进行配对，即一个接口对接一条线路，对找到已接入两个接口的线路直接生成匹配结果，再通过匹配算法将被遮挡的线路进行配对并生成匹配结果，然后将已知的匹配信息对生成的匹配结果进行比对。本发明其使用改进的YOLOV8‑seg模型完成待检测线路板图片的实例分割，利用匹配算法进行线路检测分析，能解决复杂环境场景下的线路检测问题。

主权项：1.基于深度学习的线路板接线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取待检测线路板图片并处理为设定分辨率后输入改进的YOLOV8-seg模型，由改进的YOLOV8-seg模型进行图像分割并处理得到接口和线路的检测信息；其中，改进的YOLOV8-seg模型在YOLOV8-seg模型主干网络的SPPF结构后增设注意力机制模块，所述注意力机制模块用于提升改进的YOLOV8-seg模型主干网络至neck层网络的图像分割精度，使待检测线路板图片中细长型特征全部提取；步骤S2、计算每个接口与线路起点和终点的欧式距离，当接口与线路的欧式距离小于设定像素点阈值时则判定接口已接入线路，若一条线路已被接入两个接口则认定该线路接线无遮挡，进入步骤S5；若一条线路只被一个接口接入或没有接口接入则认定该线路存在遮挡，进入步骤S3；步骤S3、截取存在遮挡的线路起点和终点设定长度内所有的像素点并设置存在遮挡的线路起点和终点的向量，取经分割的待检测线路板图片的图像宽度的中点进行向量拟合，计算出所有向量之间的夹角和交点，查找每个向量夹角在180°设定夹角偏差阈值范围内且交点未超出图像范围的相同向量，将两个相同向量对应的线路认定为同一线路并同步起点和终点信息；步骤S4、检测同步起点和终点信息后的线路的起点和终点位置在设定像素点阈值范围内是否存在接口，若存在接口则判定该接口与线路接线对接成功，否则判定线路接线未成功；步骤S5、将接口和线路与线路板生产资料中的接线标准进行比对，若比对一致则判定对接正确，否则判定对接不正确。

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