基于改进YOLOv8s的摄像头模组缺陷检测OACSTPCD
Camera Module Defect Detection Based on Improved YOLOv8s
针对摄像头模组缺陷检测中缺陷尺寸变化大、轮廓不明晰和小目标缺陷漏检率高等问题,提出一种改进的YO-LOv8s算法.首先,增加小目标检测层,提高小目标检测性能;其次,引入BiFormer对主干网络中C2f模块进行改进,提出C2f-Bif模块来增强网络的提取图像特征能力;再次,提出混合快速空间金字塔池化模块,增强网络捕获局部和全局信息的能力;最后,加入无参型SimAM注意力机制,抑制非目标背景干扰信息,提高对目标的关注度.实验结果表明:在减少模型参数…查看全部>>
Aiming at the problems of the great change of defect size,unclear contour and high missed detection rate of small tar-get defects in camera module defect detection,an improved YOLOv8s algorithm is proposed.Firstly,the small target detection layer is added to improve the detection performance of small targets.Secondly,BiFormer is introduced to improve the C2f module in the backbone network,and the C2f-Bif module is proposed to enhance the ability of the netwo…查看全部>>
张泽;张建权;周国鹏
武汉纺织大学电子与电气工程学院,湖北 武汉 430000湖北科技学院自动化学院,湖北 咸宁 437000||湖北香城智能机电技术研究院有限公司,湖北 咸宁 437000湖北科技学院自动化学院,湖北 咸宁 437000||湖北香城智能机电技术研究院有限公司,湖北 咸宁 437000
计算机与自动化
深度学习YOLOv8s缺陷检测摄像头BiFormer注意力机制
deep learningYOLOv8sdefect detectioncameraBiFormerattention mechanism
《计算机与现代化》 2024 (9)
107-113,7
湖北省科技计划项目(2020BGC028)湖北省重点研发计划项目(2021BGD022,2022BBA026)
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