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基于改进YOLOv8的烟叶碎片中杂物的识别
1
作者
楚晗
童帅帅
+5 位作者
张相辉
韩校星
徐帅华
郭坤
张攀峰
党霞
《中国烟草学报》
北大核心
2025年第5期31-40,共10页
【目的】提升打叶复烤生产加工杂物剔除效果,解决剔杂过程中复杂场景干扰和小目标漏检等问题。【方法】提出一种基于改进YOLOv8模型的烟叶碎片杂物检测方法,设计了多分支坐标注意力融合模块(MBCAF)以增强多尺度特征提取能力,引入大核卷...
【目的】提升打叶复烤生产加工杂物剔除效果,解决剔杂过程中复杂场景干扰和小目标漏检等问题。【方法】提出一种基于改进YOLOv8模型的烟叶碎片杂物检测方法,设计了多分支坐标注意力融合模块(MBCAF)以增强多尺度特征提取能力,引入大核卷积注意力机制(LKASPPF)以优化全局特征捕获能力,同时新增小目标检测头以降低小目标漏检率。【结果】改进后的模型平均精确度(mAP)达到98.5%,较基础YOLOv8模型提升15.1%,小目标漏检率显著降低。此外,模型经过生产线上的实际应用验证,能够在复杂生产环境中实现高精度的实时杂物检测和剔除。【结论】本研究实现了打叶复烤碎片集中处理线杂物检测和剔除,为烟叶加工自动化杂物剔除以及智能化生产提供了可行方案。
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关键词
烟叶分拣
杂物检测
YOLOv8
多分支坐标注意力
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8的烟叶碎片中杂物的识别
1
作者
楚晗
童帅帅
张相辉
韩校星
徐帅华
郭坤
张攀峰
党霞
机构
天昌国际烟草有限公司
天昌国际烟草有限公司天昌复烤厂
河南省烟草公司信阳市公司
出处
《中国烟草学报》
北大核心
2025年第5期31-40,共10页
基金
天昌国际烟草有限公司重点项目“打叶复烤非烟物质智能剔除技术研究”(2023410003440013)。
文摘
【目的】提升打叶复烤生产加工杂物剔除效果,解决剔杂过程中复杂场景干扰和小目标漏检等问题。【方法】提出一种基于改进YOLOv8模型的烟叶碎片杂物检测方法,设计了多分支坐标注意力融合模块(MBCAF)以增强多尺度特征提取能力,引入大核卷积注意力机制(LKASPPF)以优化全局特征捕获能力,同时新增小目标检测头以降低小目标漏检率。【结果】改进后的模型平均精确度(mAP)达到98.5%,较基础YOLOv8模型提升15.1%,小目标漏检率显著降低。此外,模型经过生产线上的实际应用验证,能够在复杂生产环境中实现高精度的实时杂物检测和剔除。【结论】本研究实现了打叶复烤碎片集中处理线杂物检测和剔除,为烟叶加工自动化杂物剔除以及智能化生产提供了可行方案。
关键词
烟叶分拣
杂物检测
YOLOv8
多分支坐标注意力
Keywords
tobacco sorting
debris detection
YOLOv8
multi-branch coordinate attention(MBCAF)
分类号
TS44 [农业科学—烟草工业]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进YOLOv8的烟叶碎片中杂物的识别
楚晗
童帅帅
张相辉
韩校星
徐帅华
郭坤
张攀峰
党霞
《中国烟草学报》
北大核心
2025
0
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