缺陷检测算法

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基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测算法
《聊城大学学报(自然科学版)》2025年第2期177-189,共13页姚若禹 郑世玲 史怡璇 张思启 张锌飞 高飞龙 张霞 
国家自然科学基金项目(62205136);山东省自然科学基金项目(ZR2022MF284);聊城大学博士科研启动基金项目(318050062);聊城大学横向课题(K23LD94)资助。
针对当前钢材缺陷检测中目标特征复杂导致检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的钢材缺陷检测算法GOS-YOLO。首先,使用由轻量级卷积GSConv构建的Slim-neck范式作为特征融合网络,在减小模型参数量的同时提高精度。其次,将骨干...
关键词：深度学习 计算机视觉 YOLOv8 缺陷检测 
一种基于PCB-Net的电路板缺陷检测算法
《中国科技信息》2025年第8期102-105,共4页张嘉欣 潘运晗 赵子月 
0背景。印刷电路板(PCB)作为电子设备的重要组成部分,其制造质量直接影响产品的性能和可靠性。然而,在PCB的生产过程中,容易出现如缺失孔、开路、短路、鼠标咬伤等多种复杂的缺陷。传统的缺陷检测方法主要依赖于人工检测和基于规则的图...
关键词：电路板缺陷检测 PCB-Net 印刷电路板 
基于深度学习的陶瓷小目标缺陷检测算法及实验
《科学技术与工程》2025年第11期4666-4672,共7页毛文杰 谢世龙 李林彧璇 杨先海 
国家自然科学基金(52075306)。
缺陷检测在工业生产过程中是不可或缺的一步,目前人工检测存在效率低及成本高的问题,提出了一种基于深度学习的陶瓷小目标缺陷检测算法。针对小目标缺陷,本文算法首先添加切片预训练层,降低大尺寸图像对显卡内存资源的损耗;其次为小目...
关键词：缺陷检测 深度学习 小目标缺陷 陶瓷杯 
基于机器视觉的凸轮轴表面缺陷检测实验研究
《机电工程》2025年第4期697-705,797,共10页吴兆中 张新娜 王栋 赵锦国 卢唯辰 
浙江省重点研发计划项目(2019C01128);金华市科技计划项目(2020-1-030)。
目前在凸轮轴表面缺陷人工目视检测方面存在精度差、效率低的问题,为此,对凸轮轴表面缺陷检测技术进行了研究,搭建了基于机器视觉的的凸轮轴表面缺陷检测系统,提出了一种基于凸轮轮廓曲线的图像分段采集策略,针对凸轮和齿轮分别设计了...
关键词：检测精度 凸轮轴轮廓曲线 齿轮齿顶缺陷检测算法 图像分段采集策略 特征强化 图像分割 
基于改进YOLOv8的铝材表面缺陷检测模型
《制造技术与机床》2025年第4期189-196,共8页吴定聪 孟凡钦 滕予非 魏阳 张涵 
国家自然科学基金项目(51905540);四川省大学生创新创业训练计划项目(CX2023196);人工智能四川省重点实验室开放课题项目(2023RZY02)。
目前在铝材表面缺陷检测领域,常用的检测模型存在检测精度不高、实时性不强和参数量大等问题。针对上述问题,对目标检测模型YOLOv8做了改进。首先,该模型使用自研的动态可变形卷积模块取代原有最后一层C2f模块;其次,将RT-DETR(real-time...
关键词：缺陷检测算法 YOLO 动态可变形卷积 TRANSFORMER 损失函数 
DCD-YOLOv8n:一种高效的钢材表面缺陷检测算法
《计算机工程与应用》2025年第7期117-127,共11页梁礼明 陈康泉 钟奕 龙鹏威 冯耀 
国家自然科学基金(51365017,61463018);江西省自然科学基金(20192BAB205084);江西省教育厅科学技术研究青年项目(GJJ2200848)。
针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块...
关键词：缺陷检测 YOLOv8n 多分支特征聚合网络 跨维度聚合模块 可变形多头注意力机制 
改进YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法
《光电工程》2025年第3期111-123,共13页张润梅 潘晨飞 陈梓华 陈中 袁彬 
安徽省高校省级自然科学研究项目(2024AH050234);安徽省仿真设计与现代制造工程技术研究中心开放研究项目(SGCZXZD2101-202201);长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(300102254501-202412);安徽省高等学校科学研究项目(2024AH050245)。
针对复杂背景下焊接缺陷特征不明显、背景信息复杂,导致传统缺陷检测算法在实际应用中精度不佳,特征丢失等问题,本文提出一种改进自YOLOv8的焊缝表面缺陷检测算法(GD-YOLO)。模型首先引进特征提取模块与卷积模块融合,增强模型信息的提...
关键词：深度学习 缺陷检测 YOLOv8 Inner-SIoU 
基于重参数化的光伏电池缺陷检测算法
《电子测量技术》2025年第5期184-192,共9页杨丽 邓靖威 段海龙 杨晨晨 李凤泉 
天津市教委科研计划项目(2022ZD036);天津市“揭榜挂帅”科技计划项目(2023JB02)资助。
针对光伏电池电致发光图像缺陷的复杂背景干扰不均、形状多变和缺陷多尺度等问题,提出了一种基于重参数化的光伏电池缺陷检测算法OM-Detector。首先结合广义高效层聚合网络和在线重参数化,提出了OREPANCSPELAN4模块,引入重参数化有效地...
关键词：缺陷检测 重参数化 注意力机制 
融合Res2Net和部分卷积的带钢表面缺陷检测算法
《计算机工程与应用》2025年第5期334-343,共10页胡凯涛 马向华 孙向宇 刘闯 
上海应用技术大学协同创新基金(XTCX2022-22)。
为提升带钢表面缺陷的层次性特征提取能力和检测效率,提出基于多尺度表征和部分卷积(PConv)的快速检测网络(multi-scale and partially convolutional network,MSPC-Net)。将限制对比度自适应直方图均衡技术(contrast limited adaptive ...
关键词：对比度增强 多尺度特征提取 改进Res2Net 融合PConv 信息聚合 
基于改进YOLOv8s的钢材表面缺陷检测算法
《浙江大学学报(工学版)》2025年第3期512-522,共11页梁礼明 龙鹏威 金家新 李仁杰 曾璐 
国家自然科学基金资助项目(51365017,61463018);江西省自然科学基金资助项目(20192BAB205084);江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ2200848).
钢材表面缺陷形态多样、结构复杂、小目标占比高,而通用目标检测算法计算量过大且不适合终端设备部署.针对上述问题,提出基于YOLOv8s的轻量级的钢材缺陷检测算法(SDB-YOLOv8s).重新设计特征交互模块(S-C2f),抑制空间和通道冗余信息,提...
关键词：缺陷检测 轻量化YOLOv8s 深度学习 特征提取 特征交互 
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