针对工业缺陷对比度低、周围干扰信息多导致的误检率和漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8的工业表面缺陷检测算法EML-YOLO。通过设计一种高效大卷积模块(efficient large kernel,ELK),在保留空间信息的同时提供多尺度的特征表示,...针对工业缺陷对比度低、周围干扰信息多导致的误检率和漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8的工业表面缺陷检测算法EML-YOLO。通过设计一种高效大卷积模块(efficient large kernel,ELK),在保留空间信息的同时提供多尺度的特征表示,从而提高模型的特征提取能力;提出多支路并行的特征融合模块(multi-scale context module,MCM),使得模型能够获取丰富的特征信息和全局上下文信息;在Neck模块中通过特征压缩和精简来减少模型的参数量和计算量,让模型更适用于资源有限的工业场景。采用GC10-DET和DeepPCB两个工业表面缺陷数据集来验证改进的EML-YOLO算法的有效性。实验结果表明,在GC10-DET数据集和DeepPCB数据集上,检测准确率上分别提高了4.3个百分点和2.9个百分点,参数量仅2.7×10^(6)。所提算法可以较好地应用于工业缺陷检测场景。展开更多
文摘针对工业缺陷对比度低、周围干扰信息多导致的误检率和漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8的工业表面缺陷检测算法EML-YOLO。通过设计一种高效大卷积模块(efficient large kernel,ELK),在保留空间信息的同时提供多尺度的特征表示,从而提高模型的特征提取能力;提出多支路并行的特征融合模块(multi-scale context module,MCM),使得模型能够获取丰富的特征信息和全局上下文信息;在Neck模块中通过特征压缩和精简来减少模型的参数量和计算量,让模型更适用于资源有限的工业场景。采用GC10-DET和DeepPCB两个工业表面缺陷数据集来验证改进的EML-YOLO算法的有效性。实验结果表明,在GC10-DET数据集和DeepPCB数据集上,检测准确率上分别提高了4.3个百分点和2.9个百分点,参数量仅2.7×10^(6)。所提算法可以较好地应用于工业缺陷检测场景。
