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题名基于YOLOv8改进的轴承表面缺陷检测方法
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作者
于明源
周景亮
曾绍锋
易思敏
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机构
福建理工大学机械与汽车工程学院
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出处
《福建理工大学学报》
CAS
2024年第3期280-285,共6页
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基金
福建省科技计划项目(2022L3014)。
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文摘
针对深度学习模型在轴承表面缺陷检测过程中漏检率高、模型复杂度高的问题,提出了一种基于YOLOv8的缺陷检测改进算法。在主干网络中引入GSConv轻量化卷积模块,用GSConv模块代替普通卷积,在不影响模型精度的情况下,减少模型的计算量;引入CBAM卷积注意力模块,通过改进网络特征提取技术,提高了检测的准确性。实验结果表明,改进的模型在自建轴承表面缺陷检测数据集上的准确率为92.6%,较原模型准确率88.8%提高了3.8%;在提升准确率的同时,计算量也从8.2 GFLOPs减少到8.0 GFLOPs,证明了改进后的模型对轴承缺陷检测的有效性。
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关键词
轴承表面缺陷检测
YOLOv8
注意力机制
深度学习
缺陷检测
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Keywords
bearing surface defect detection
YOLOv8
attention mechanisms
deep learning
defect detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进YOLOX网络的轴承缺陷小目标检测方法
被引量:8
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作者
李亚东
马行
穆春阳
李建东
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机构
北方民族大学电气信息工程学院
北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室
北方民族大学机电工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第1期100-107,共8页
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基金
宁夏回族自治区重点研发计划项目(2021BEE03002)
宁夏自然科学基金(2020AAC03201)
自治区科技创新领军人才培养工程项目(2021GKLRLX08)。
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文摘
针对深度学习模型在工业轴承表面缺陷检测中多目标情形下的小目标漏检率高、模型特征融合不充分的问题,基于YOLOX提出一种多注意力特征加权融合的小目标缺陷检测算法。在骨干网络引入特征提取更加细粒度的Res2Block模块,同时嵌入自注意力机制,增加隐性小目标的区域特征,减少漏检率;设计内嵌坐标注意力并作为加权条件的双路金字塔特征融合网络,提升浅层细节特征和深层高级语义特征的交互融合能力;后处理阶段引入Focal Loss损失函数,增加模型对正样本目标的学习,进一步减少漏检率。实验结果表明,与原YOLOX算法相比,改进算法在自制小型列车轴承表面缺陷数据集上mAP提高了4.04个百分点,对小目标的识别率明显提升。
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关键词
轴承表面缺陷检测
YOLOX
自注意力
特征加权融合
坐标注意力
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Keywords
bearing surface defect detection
YOLOX
self-attention
feature weighted fusion
coordinate attention
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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