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发明公开
基于改进的YOLOv8模型的工业零件缺陷检测方法审中-实审

公开(公告)号：CN118967602A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411003944.4

申请日：2024-07-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴蒙 , 姜珊

IPC: G06T7/00 , G06V10/20 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的工业零件缺陷检测方法，包括：采集工业零件图像，将工业零件图像制作为工业零件图像数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；对工业零件图像数据集进行预处理；获取数据集和权重文件，并获取标准YOLOv8网络结构进行预训练，获得预训练权重；对标准YOLOv8网络结构进行改进，获得改进后的YOLOv8网络；重复训练改进后的YOLOv8网络模型并调参优化模型，获得最终训练完成的YOLOv8模型；基于训练完成的YOLOv8模型对工业零件进行缺陷检测，得到检测结果。本发明增加了训练数据的丰富性，加强了目标检测的效率，提高了原有网络模型的检测精度。

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