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题名基于改进YOLOv8的玻璃盖板划伤检测算法
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作者
程凯伦
胡晓兵
王语嫣
陈海军
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机构
四川大学机械工程学院
成都信息工程大学软件工程学院
宜宾四川大学产业技术研究院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第5期174-178,共5页
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基金
川大-宜宾校市战略合作项目(2020CDYB-3)。
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文摘
针对玻璃盖板划伤缺陷形状细长不连续、尺度多变等特性,对YOLOv8模型进行改进,借鉴注意力机制MLCA和GhostBottleneck模块改进网络主干的C2f模块,减少冗余特征,深入挖掘空间与通道信息、局部与全局信息;颈部引入VoVGSCSP模块,提高语义增强和特征融合能力;头部运用深度可分离卷积并做出非对称化结构改进,减少参数量,提高检测效率;后处理算法改用WIOU,采用明智的梯度增益分配策略,提升收敛速度。在自建数据集上训练模型并验证,改进后的YOLOv8模型精确率提高了5.1%,召回率提高了4.5%,平均精度均值提高了2.1%,参数量和浮点运算量分别下降了38.5%和47.6%,漏检、误检减少,目标重叠和检测锚框重复的情况明显改善。
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关键词
YOLOv8
目标检测
注意力机制
智能制造
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Keywords
YOLOv8
object detection
attention mechanism
intelligent manufacturing
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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