基于改进YOLOv8曲轴表面缺陷检测算法

针对曲轴表面小目标缺陷检测难度大、缺陷背景复杂和检测速度慢等问题,提出一种改进曲轴表面缺陷检测的算法RB-YOLOv8。首先,用RepViT模块取代了传统的C2f模块,有助于减少网络的计算负担并加快其运行速度;接着,通过优化双向特征融合模块BiFPN及增加小目标检测层,改善小目标缺陷识别的能力;然后,利用BiFormer注意力机制强化模型的抗干扰能力和解决缺陷背景复杂的难题,提高检测准确率;最后,使用MPDIoU损失函数调整,从而进一步提升检测的精准度。实验结果表明,所提出的算法的检测精度可以达到98.4%,模型大小缩减为2.797 MB,同时使每秒帧数(FPS)达到了169 f/s,成功地实现了对曲轴表面的缺陷检测。