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CB-YOLO-Knot:一种高效检测穿绳打孔类手提袋绳结缺陷的创新算法
1
作者
侯曼婷
陈鹏
+4 位作者
张文康
刘洋
莫逸伟
王轶琼
邓超
《印刷与数字媒体技术研究》
北大核心
2025年第5期38-47,共10页
随着包装检测智能化发展,传统人工目测方法在绳结缺陷检测中存在效率低、漏检率高的问题,而该领域尚未建立专用数据集且研究空白。为此,本研究构建了多场景穿绳打孔类手提袋绳结缺陷数据集szknot,并提出创新模型CB-YOLO-Knot。该模型基...
随着包装检测智能化发展,传统人工目测方法在绳结缺陷检测中存在效率低、漏检率高的问题,而该领域尚未建立专用数据集且研究空白。为此,本研究构建了多场景穿绳打孔类手提袋绳结缺陷数据集szknot,并提出创新模型CB-YOLO-Knot。该模型基于YOLOv8n框架,在主干和颈部网络中嵌入改进型CBAM模块,通过多尺度卷积、局部最大池化细粒度通道关系建模优化模型检测多尺度特征的性能。同时引入BiFPN结构实现加权特征融合,显著提升模型泛化能力。实验结果显示,在自建的sz-knot数据集上,改进模型准确率(79.4%)、召回率(83.1%)、mAP@0.5(87.3%)等指标,较原模型提升3.3%~5.2%,F1分数达81.21,且综合性能优于YOLOv11等对比模型。本研究为工业质检提供了高精度解决方案。
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关键词
绳结
YOLOv8
目标检测
缺陷检测
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职称材料
题名
CB-YOLO-Knot:一种高效检测穿绳打孔类手提袋绳结缺陷的创新算法
1
作者
侯曼婷
陈鹏
张文康
刘洋
莫逸伟
王轶琼
邓超
机构
韩山师范学院数学与统计学院
深圳
职业技术大学数字传媒学院
湖北美术学院视觉艺术设计学院
深圳中华商务安全印务股份有限公司
出处
《印刷与数字媒体技术研究》
北大核心
2025年第5期38-47,共10页
基金
广东省教育厅科研项目(No.2024CJPT002)
2025大学生创新训练计划项目(No.202510523015)。
文摘
随着包装检测智能化发展,传统人工目测方法在绳结缺陷检测中存在效率低、漏检率高的问题,而该领域尚未建立专用数据集且研究空白。为此,本研究构建了多场景穿绳打孔类手提袋绳结缺陷数据集szknot,并提出创新模型CB-YOLO-Knot。该模型基于YOLOv8n框架,在主干和颈部网络中嵌入改进型CBAM模块,通过多尺度卷积、局部最大池化细粒度通道关系建模优化模型检测多尺度特征的性能。同时引入BiFPN结构实现加权特征融合,显著提升模型泛化能力。实验结果显示,在自建的sz-knot数据集上,改进模型准确率(79.4%)、召回率(83.1%)、mAP@0.5(87.3%)等指标,较原模型提升3.3%~5.2%,F1分数达81.21,且综合性能优于YOLOv11等对比模型。本研究为工业质检提供了高精度解决方案。
关键词
绳结
YOLOv8
目标检测
缺陷检测
Keywords
Knot
YOLOv8
Object detection
Defect detection
分类号
TB489 [一般工业技术—包装工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CB-YOLO-Knot:一种高效检测穿绳打孔类手提袋绳结缺陷的创新算法
侯曼婷
陈鹏
张文康
刘洋
莫逸伟
王轶琼
邓超
《印刷与数字媒体技术研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
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参考文献
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