瑕疵检测

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基于改进YOLOv8n的手机屏幕瑕疵检测算法:PGS-YOLO
《计算机工程》2025年第5期326-339,共14页周思瑜 徐慧英 朱信忠 黄晓 盛轲 曹雨淇 陈晨 
国家自然科学基金(61976196);浙江省自然科学基金重点项目(LZ22F030003);国家级大学生创新创业训练计划项目创新训练重点项目(202310345042)。
手机屏幕作为人机交互的主窗口,已成为影响用户体验和终端整体性能的重要因素。因此,市场对解决手机屏幕瑕疵的需求日益增长。为满足这一需求,针对在手机屏幕瑕疵检测过程中存在检测精度低、小目标瑕疵漏检率高与检测速度慢的情况,提出...
关键词：YOLOv8n模型 手机屏幕瑕疵检测 小目标检测 部分卷积 GhostNetV2轻量化模块 挤压增强轴向注意力 
盖板玻璃外观检测的高光谱线扫成像方法
《光谱学与光谱分析》2025年第3期616-622,共7页沈冠廷 饶可奕 方瑞欣 张学敏 巫兆聪 
河南省科学院科研启动经费项目(242025005);国家重大科研仪器研制项目(11727806)资助。
玻璃盖板是智能终端产品的重要组成配件,表面光滑且透明,其外观检测是光学成像检测领域的重要难题之一。目前,常规检测方法主要基于可见光影像,但是由于纹理相似性,常将污渍误判为瑕疵,导致将良品被判定为次品,从而增加工业成本。为了...
关键词：高光谱技术 污渍瑕疵检测 特征波段选择 随机森林算法 
YoloGT:基于ViT的钢板表面轻量级瑕疵检测算法
《计算机应用与软件》2025年第3期319-325,340,共8页李宁 刘青 熊俊 尚英强 时晨杰 
目前基于传统方法设计的瑕疵检测算法速度较慢、检测精度低,而基于深度学习的瑕疵检测技术,也因其庞大的计算量和模型体积,导致无法在有限的设备上进行部署使用。针对以上问题,引入Vision Transformer(ViT)结构至特征提取部分,并利用一...
关键词：瑕疵检测 YOLOv5 机器视觉 深度学习 
基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法
《毛纺科技》2025年第3期145-150,共6页张学林 闵悦 熊金泉 丁文超 
教育部人文社会科学研究项目(22YJA760060);教育部产学研项目(202102001044)。
为了解决织物生产过程中,瑕疵检测存在的准确率低、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv8改进算法的织物瑕疵检测方法。首先,借鉴轻量化的StarNet重新设计了主干网络结构,降低模型参数量,提升检测速度;其次,设计了一种基于Sobel算子的...
关键词：YOLOv8 瑕疵检测 StarNet SOBEL算子 NWD损失函数 
用于超纤革表面瑕疵识别的MFL_YOLOv8算法
《光学精密工程》2025年第2期311-323,共13页孙小栋 朱启兵 徐华伟 邢同振 朱海斌 
浙江省基础公益研究计划项目(No.LZ22A020006)。
超纤革是一种用于高端产品的新型复合材料,其瑕疵检测对产品质量至关重要。针对超纤革表面瑕疵多尺度、长宽比差异大和微小瑕疵较多的难点,提出用于超纤革表面瑕疵识别的MFL_YOLOv8算法。MFL_YOLOv8算法首先基于Deformable Large Kernel...
关键词：超纤革 瑕疵检测 DCNv3-LKA MPDIoU 
基于改进YOLOv8s的金属齿轮表面瑕疵检测算法
《计算机与现代化》2025年第1期100-106,共7页涂福泉 戚晏奇 刘建 汪曙峰 
国家自然科学基金面上项目(52375061)。
针对现有金属齿轮表面瑕疵实时检测存在识别精度低、检测速度慢、难以部署等问题,为提高检测的工作效率及准确率,保障产品质量,提出一种金属齿轮瑕疵检测算法YOLO-GEAR。首先,在特征提取层中设计轻量化的模块C2fFaster,大幅减少模型的...
关键词：金属齿轮瑕疵检测 轻量化 EMA注意力 BiFPN 
一种改进的YOLOv8s模型用于电子线路板瑕疵检测
《长江信息通信》2025年第1期57-60,66,共5页黄文浩 
电子线路板在生产制作过程中存在瑕疵、缺陷、漏孔等问题,因此在生成制造过程中对其进行瑕疵检测是重要且必要的,这能快速定位问题与弥补一定的经济损失。针对电子线路板瑕疵检测任务,该文提出一种改进YOLOv8s模型的细粒度图像目标检测...
关键词：深度学习 目标检测 YOLOv8 瑕疵检测 
基于改进SSD算法的紫外像增强器视场瑕疵检测方法
《兵工学报》2024年第12期4350-4363,共14页丁习文 程宏昌 袁渊 苏悦 
紫外像增强器视场瑕疵是影响器件成像效果的重要因素之一。针对视场瑕疵样本数量少和视场图像显示差异大的问题,采取相应的数据增强策略,并在单发多框检测(Single Shot multibox Detector,SSD)算法的基础上,添加特征金字塔网络(Feature ...
关键词：紫外像增强器 视场瑕疵检测 机器视觉 深度学习 
基于自动机器学习的织物瑕疵检测方法
《计算机与数字工程》2024年第11期3426-3432,共7页罗海驰 张家玮 李岳阳 
在解决许多实际的计算机视觉问题时,卷积神经网络(CNN)已经展现了比传统机器学习更强大的能力。但在解决一个具体的问题时,需要针对特定数据集,在掌握该领域具体知识情况下,才能设计出比较有效的CNN结构。而在这个构造过程中,需要花费...
关键词：自动机器学习 卷积神经网络 单分类深度支持向量数据描述 随机漂移粒子群优化算法 瑕疵检测 
一种基于级联RCNN的织物瑕疵检测算法
《计算机应用与软件》2024年第11期241-246,共6页赵玉香 段先华 赵楚 
国家自然科学基金项目(61806087);江苏省研究生创新项目(SJCX20_1475)。
为了识别织物中的瑕疵,减少经济损失,针对现有一些网络检测方法存在检测精度不高以及对小目标检测不灵敏的问题,提出一种基于级联RCNN织物瑕疵算法ZS-Cascade RCNN。首先,在特征提取阶段,加入可变形卷积,保留特征的完整性;其次,调整锚...
关键词：卷积神经网络 深度学习 瑕疵检测 级联检测器 
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