公开(公告)号：CN118229638A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410329580.2

申请日：2024-03-21

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 许家忠 ,  曹茉然 ,  侯甲童 ,  刘美军 ,  孙克伟

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的连续带状竹篾表面缺陷检测方法，涉及竹篾制造技术领域。包含以下步骤：步骤一：获取竹篾表面缺陷图像；步骤二：对图像进行标注，按比例划分为数据集、验证集和测试集，并对训练集中的图像进行数据增强；步骤三：采用YOLOv8模型，同时增加小目标检测头；步骤四：优化YOLOv8模型，为YOLOv8模型的Neck中集成ODConv模块；步骤五：改进YOLOv8模型，使用BiFPN结构替换YOLOv8中原有的特征金字塔网络。步骤六：基于预设的测试集输入到训练好的改进的YOLOv8模型(YOLOv8‑OD‑BF)中，得到目标检测结果。本发明有效解决现有竹蔑缺陷检测技术的问题，显著提升了竹蔑缺陷检测的准确率、检测速度和精度。