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改进YOLOv8n的O型密封圈表面缺陷检测算法研究OA北大核心CSTPCD

中文摘要

针对O型密封圈表面缺陷尺度小且缺陷特征与背景相似性高,存在特征提取困难等问题与工业实时检测的需求,提出一种改进YOLOv8n的YOLO-Oring算法。在卷积计算的基础上,融入线性变化,设计新的CBLGhost模块,减小计算特征图所需的计算资源;针对缺陷与背景相似度高,引入DySample轻量动态上采样模块,使采样点集中在目标区域而忽略背景部分,实现缺陷的有效识别;为提高检测效率,设计C2f-OREPA模块,将复杂的结构重参数转为单卷积层,在保持…查看全部>>

李淇;石艳;范桃

四川轻化工大学机械工程学院,四川宜宾644000四川轻化工大学机械工程学院,四川宜宾644000四川轻化工大学机械工程学院,四川宜宾644000

计算机与自动化

缺陷检测YOLOv8O型密封圈DySample

《计算机工程与应用》 2024 (18)

P.126-135,10

四川省科技计划重点研发项目(2022YFG0068)四川省大学生创新创业项目(CX2023074)。

10.3778/j.issn.1002-8331.2405-0099

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