单晶硅生产过程中,引晶工艺产生的缺陷严重影响产品质量,传统的基于视觉的缺陷检测方法在检测引晶图像中的凸点小目标时,存在检测速度慢、参数量大、难以部署在嵌入式终端等不足。为此,提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型,引入了Contex...单晶硅生产过程中,引晶工艺产生的缺陷严重影响产品质量,传统的基于视觉的缺陷检测方法在检测引晶图像中的凸点小目标时,存在检测速度慢、参数量大、难以部署在嵌入式终端等不足。为此,提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型,引入了ContextGuided模块,提高了模型的推理效率;在特征融合网络中引入更为高效的DySample,优化了特征融合的效率和深度;采用轻量级网络结构,减少了模型的复杂度和计算量,使其适应计算资源有限的终端设备。在工业数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,对凸点小目标的检测更加准确,mAP(mean average precision)达到97.7%,在精确率上相对于YOLOv8n提升了11.6%,同时参数量减少31.9%,方便部署在嵌入式终端。展开更多
文摘单晶硅生产过程中,引晶工艺产生的缺陷严重影响产品质量,传统的基于视觉的缺陷检测方法在检测引晶图像中的凸点小目标时,存在检测速度慢、参数量大、难以部署在嵌入式终端等不足。为此,提出了一种改进的YOLOv8目标检测模型,引入了ContextGuided模块,提高了模型的推理效率;在特征融合网络中引入更为高效的DySample,优化了特征融合的效率和深度;采用轻量级网络结构,减少了模型的复杂度和计算量,使其适应计算资源有限的终端设备。在工业数据集上进行了训练和测试,实验结果表明,对凸点小目标的检测更加准确,mAP(mean average precision)达到97.7%,在精确率上相对于YOLOv8n提升了11.6%,同时参数量减少31.9%,方便部署在嵌入式终端。
