改进YOLOv8的轻量化轴承缺陷检测算法

针对工业轴承表面缺陷检测算法精度低、模型参数量大的问题,提出一种改进YOLOv8的轻量化目标检测算法(MFA-YOLOv8)。首先,设计了一种轻量化多尺度特征卷积模块EMFC,基于此重构了主干和颈部部分C2f中的Bottleneck结构,保持轻量化的同时还有效地捕获不同尺度信息的细节特征;其次,引入焦点调制模块FM,提升模型对缺陷目标的表征能力和感受野;最后,引入注意力尺度序列融合模块ASF,进一步提升网络对轴承缺陷的检测精度,减小参数规模。实验结果表明,在GGS数据集上,MFA-YOLOv8的检测精度mAP@0.5高达91.5%,较YOLOv8检测精度提升了2.4%,参数量下降了21.9%,可满足工业现场轴承外观缺陷检测要求。