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基于改进YOLOv8的鸡翅包装产线异物在线检测方法
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作者 张维平 王冬云 +2 位作者 姬莉 李国强 杨钰 《包装工程》 北大核心 2026年第5期181-189,共9页
目的针对生鲜肉类包装前检环节中,附着于产品表面的毛发、塑料纤维等微小异物极易受肉质表面镜面反射及生理纹理特征混叠干扰,导致漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化在线检测方法M-YOLOv8。方法首先,利用离线实例级Copy-P... 目的针对生鲜肉类包装前检环节中,附着于产品表面的毛发、塑料纤维等微小异物极易受肉质表面镜面反射及生理纹理特征混叠干扰,导致漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化在线检测方法M-YOLOv8。方法首先,利用离线实例级Copy-Paste算法配合泊松融合,重点针对“异物附着”工况构建小目标增强数据集,模拟异物与肉质表面的光影融合特征,修正样本长尾分布偏置。其次,在主干网络C2f模块中嵌入CBAM注意力机制以抑制油脂反光并增强异物区域特征信噪比,并引入P2微尺度检测层与SAHI切片推理策略,补偿深层特征下采样带来的空域信息丢失。最后,采用CIoU损失函数优化细长线性附着物的边界框回归精度。结果在自建鸡翅包装产线数据集上,该方法的AP@0.5达到91.8%,较原始模型提升4.3%,尤其是对直径小于2 mm的微小附着异物检出率显著提升。系统推理速度达98 FPS,满足高速产线实时节拍要求。结论该方法有效兼顾了复杂背景下附着目标的检测精度与端侧推理速度,可为解决肉禽包装检测中的“长尾分布”与镜面干扰难题提供可靠技术参考。 展开更多
关键词 包装检测 微小异物 YOLOv8n SAHI 注意力机制 COPY-PASTE
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基于多策略优化的GoogLeNet快递包裹损坏识别
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作者 王美玲 明延姣 +2 位作者 高桐 沈丛丛 鞠红梅 《包装工程》 北大核心 2026年第5期272-287,共16页
目的针对传统人工检测效率低、成本高且难以规模应用的局限,提出一种基于深度学习的包裹损坏自动识别算法。该算法主要面向物流环节中的分拣中心与转运节点,可在包裹进入自动化分拣线前后,基于实时拍摄的图像,对包装完好性进行实时判断... 目的针对传统人工检测效率低、成本高且难以规模应用的局限,提出一种基于深度学习的包裹损坏自动识别算法。该算法主要面向物流环节中的分拣中心与转运节点,可在包裹进入自动化分拣线前后,基于实时拍摄的图像,对包装完好性进行实时判断,从而为拦截、返修或重新包装等后续处理提供依据,避免破损包裹继续流转导致货损。方法研究采用的数据来源包括公开数据集、网络采集及自行采集图像,涵盖完好、污损、弯折和破损4类包裹状态。在迁移学习策略下,对多种主流深度学习模型进行对比分析,发现GoogLeNet综合性能最优。因此,以其为基线网络,并在此基础上引入CBAM注意力机制、LeakyReLU激活函数、DropBlock正则化、Bottleneck残差结构及分类头重构,同时结合标签平滑交叉熵损失、AdamW优化器与OneCycleLR学习率调度策略对模型进行优化。结果改进后的GoogLeNet在测试集上取得94.36%的分类准确率,Precision、Recall与F1-Score均较基线模型明显提升,且在模型规模与推理时间方面保持了较好的效率表现。结论研究结果验证了本文提出的多策略优化的改进GoogLeNet在快递包裹损坏识别任务中的有效性与实用性,可为智能物流分拣与仓储质检等应用场景提供可靠的技术参考。 展开更多
关键词 深度学习 快递包裹损坏识别 迁移学习 注意力机制 GoogLeNet
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基于响应面法的卷烟纸污染物成分P&T-GC-MS分析方法优化
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作者 张峻松 向科宇 +5 位作者 侯世聪 王光耀 杨铖铖 王嘉奇 梁淼 王仰勋 《包装工程》 北大核心 2026年第3期178-188,共11页
目的优化确定卷烟纸斑点污染物中挥发性成分的吹扫捕集气质联用(Purge and trap gas chro-matography-mass spectrometry,P&T-GC-MS)分析方法。方法采用单因素实验、Plackett-Burman设计及Box-Behnken响应面优化研究吹扫捕集方法对... 目的优化确定卷烟纸斑点污染物中挥发性成分的吹扫捕集气质联用(Purge and trap gas chro-matography-mass spectrometry,P&T-GC-MS)分析方法。方法采用单因素实验、Plackett-Burman设计及Box-Behnken响应面优化研究吹扫捕集方法对挥发性成分富集及分析效果的影响。结果通过针对萃取液体积、吹扫流量、样品杯温度、吹扫温度及解吸温度的单因素实验确定了较优水平,Plackett-Burman实验筛选出吹扫温度(B)、解吸温度(C)和吹扫流量(E)等3个对斑点成分富集效果影响显著的因素,最陡爬坡实验和响应面优化分析确定了3个主要因素与挥发性成分检测总峰面积间的模型。各因素的最佳水平为吹扫温度24.286℃,解吸温度228.576℃,吹扫流量43.196 mL/min,验证性实验表明最佳条件下卷烟纸斑点中挥发性成分检测效果较好。结论通过响应面法优化建立的P&T-GC-MS分析方法能够实现卷烟纸斑点污染物挥发性成分的高效富集鉴定,为卷烟纸污染源物质识别与溯源提供了方法借鉴。 展开更多
关键词 卷烟纸斑点 吹扫捕集 Plackett-Burman实验 响应面优化
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基于频谱增强与跨域注意力的药品包装文本检测方法
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作者 陈永辉 王文胜 黄民 《包装与食品机械》 北大核心 2026年第1期1-12,共12页
针对智慧医疗场景中,药品包装文本检测面临的表面反光、微小字符密集及非平面形变等复杂干扰问题,提出一种基于频谱增强与跨域注意力的检测方法(ArcCRAFT)。通过设计动态感受野自适应机制,利用梯度引导的空洞率路由策略,以增强模型对多... 针对智慧医疗场景中,药品包装文本检测面临的表面反光、微小字符密集及非平面形变等复杂干扰问题,提出一种基于频谱增强与跨域注意力的检测方法(ArcCRAFT)。通过设计动态感受野自适应机制,利用梯度引导的空洞率路由策略,以增强模型对多尺度断裂文本的感知能力;构建谱特征增强器,利用离散傅里叶变换将空间特征映射至频域,抑制高频反光噪声并强化文本边缘特征;引入跨维度全域注意力机制,通过通道、空间与像素级特征的并行交互,提升对复杂纹理的解析能力。在PharmaBox数据集上的试验结果表明,ArcCRAFT模型的精确率、召回率和F1值分别达到91.1%,91.0%,91.0%,优于ISTD-DLA,PP-OCRv5-server等先进方法。研究为智慧药房的自动化配药,提供高鲁棒性的技术方案。 展开更多
关键词 药盒文本检测 感受野自适应 频域增强 医疗信息化
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基于卷积神经网络的包装磨损特征识别与归纳
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作者 苏艳娟 叶国印 熊新国 《包装工程》 北大核心 2026年第5期229-235,共7页
目的构建一种基于识别模型的包装磨损特征识别与归纳方法。方法以卷积神经网络(CNN)为核心,针对包装磨损图像的局部特征提取需求,设计轻量级网络模型,采用交叉熵损失函数优化训练过程;基于自建的包装磨损图像数据集完成模型训练,并引入... 目的构建一种基于识别模型的包装磨损特征识别与归纳方法。方法以卷积神经网络(CNN)为核心,针对包装磨损图像的局部特征提取需求,设计轻量级网络模型,采用交叉熵损失函数优化训练过程;基于自建的包装磨损图像数据集完成模型训练,并引入迁移学习策略强化网络泛化能力,提升训练速度与识别精度;同时简化硬件协同逻辑,仅保留与视觉数据传输适配的4B串口通信核心逻辑,保证方法的实用性。结果所构建的卷积神经网络模型对包装磨损特征的识别准确率达93.5%,相较传统视觉模型,在参数规模相近的前提下,准确率提升了7.8%;补充的分类评价指标显示,模型对严重磨损、一般磨损、轻微磨损、未磨损4个分类的识别精确率分别为94.2%、93.8%、92.9%、95.1%,F1分数均高于92%。结论基于卷积神经网络的包装磨损特征识别与归纳方法,可满足复杂包装磨损特征分析需求,实现高精度分类的同时,提升磨损包装识别效率,为包装运输领域的质量管控提供高效解决方案。 展开更多
关键词 包装磨损 卷积神经网络 系统架构
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基于风险管理的无菌医疗器械包装全生命周期验证体系:挑战、标准与实践
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作者 高立颜 《包装工程》 北大核心 2026年第3期257-264,共8页
为解析医疗器械包装行业面临的挑战,构建科学验证体系,评估技术应用潜力,以推动行业向更高效、安全的验证体系发展,采用案例分析、标准解析、流程构建等方法结合行业实践与前沿技术探索,提出基于风险管理的全生命周期包装验证框架。首先... 为解析医疗器械包装行业面临的挑战,构建科学验证体系,评估技术应用潜力,以推动行业向更高效、安全的验证体系发展,采用案例分析、标准解析、流程构建等方法结合行业实践与前沿技术探索,提出基于风险管理的全生命周期包装验证框架。首先,通过近5年发生的医疗器械召回事件进行分析,揭示了包装缺陷作为核心风险点的现实警示意义。其次,深入解析了国际主流无菌检测与包装验证标准的最新修订内容及其对合规性提出的新挑战。第三,系统性地构建了从风险评估、材料选择到过程确认与性能测试的全流程包装验证框架,强调了无菌包装系统全生命周期质量管理的重要性。最后,聚焦于涌现的技术创新,探讨了快速微生物检测、先进阻隔性能测试及数字化过程监控等前沿技术在提升验证效率与可靠性方面的应用前景。研究表明,包装失效风险突出,需强化全生命周期验证,构建基于风险管理的验证体系,推动技术融合与标准化是行业发展的关键路径,对提升医疗器械安全性与质量具有重要意义。 展开更多
关键词 无菌医疗器械 失效模型分析 包装验证 风险管理 全流程确认
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面向物流仓储管理的全向性高频RFID通道门天线设计
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作者 罗文俊 徐征 +1 位作者 龚少平 朱继轩 《包装工程》 北大核心 2026年第3期146-152,共7页
目的针对物流仓储管理中对高可靠性识别的需求,利用高频(HF)RFID电磁耦合原理避免超高频(UHF)的多径干扰,并解决其单天线方案的读写盲区问题。方法采用基于近场波束成形的双发射天线设计,通过优化驱动信号相位差并引入交替调控机制,以... 目的针对物流仓储管理中对高可靠性识别的需求,利用高频(HF)RFID电磁耦合原理避免超高频(UHF)的多径干扰,并解决其单天线方案的读写盲区问题。方法采用基于近场波束成形的双发射天线设计,通过优化驱动信号相位差并引入交替调控机制,以最大化标签接收能量。结果测试数据显示,所设计的双发射天线可在360°空间范围内形成较强的磁场分布,并在所有测试角度均保障了标签的稳定读取。结论与传统单天线方案相比,本文所提出的双发射天线结构显著提高了高频RFID系统的识别可靠性,在大量智能包装的物流仓储管理通道门系统中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 无线射频识别技术(RFID) 仓储物流管理 通道门 全向性天线
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基于模板匹配的包装印刷品实时缺陷检测系统开发
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作者 温雅然 林震涛 +1 位作者 王正松 杨乐 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2026年第1期74-88,共15页
针对包装印刷品生产中人工缺陷检测存在的成本高、效率低、漏检和误检率较高等问题,本研究设计并开发了一套基于机器视觉与模板匹配技术的缺陷检测系统。首先,通过合理选型相机、色标传感器、编码器等设备,完成了系统硬件的搭建。其次,... 针对包装印刷品生产中人工缺陷检测存在的成本高、效率低、漏检和误检率较高等问题,本研究设计并开发了一套基于机器视觉与模板匹配技术的缺陷检测系统。首先,通过合理选型相机、色标传感器、编码器等设备,完成了系统硬件的搭建。其次,采用灰度化、阈值分割和形态学操作对采集的图像进行预处理,有效提取出感兴趣区域,并利用高斯滤波器进行去噪处理。然后,通过仿射变换和插值处理建立变换模型,使用模板匹配方法检测缺陷,根据面积特征进行筛选与定位。最后,使用Visual Studio平台开发了上位机软件,实现了相机设置、检测参数设置、缺陷检测与显示等功能。实验结果表明,该系统能够有效检测包装印刷品缺陷,为生产质量控制提供可靠技术支持。与传统方法相比,该方法具有低成本、高精度、实时性等优点,为相关行业提供工程应用参考。 展开更多
关键词 包装印刷品 缺陷检测 模板匹配 机器视觉
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基于表面能调控的胶印前置表面工艺机理与性能优化研究
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作者 方界凤 叶盛 +5 位作者 胡征 周婧 赵旦 季良 黄效力 吴俊杰 《包装工程》 北大核心 2026年第1期211-218,共8页
目的针对目前联机胶印逆向上光工艺表面效果单一的技术瓶颈,提出一种基于表面能调控的前置表面工艺。方法通过向色墨添加丙烯酸酯改性聚硅氧烷/聚乙烯蜡复合剂,降低色墨表面能,促使其与UV光油发生定向内聚反应,叠加后续印刷颜色,实现联... 目的针对目前联机胶印逆向上光工艺表面效果单一的技术瓶颈,提出一种基于表面能调控的前置表面工艺。方法通过向色墨添加丙烯酸酯改性聚硅氧烷/聚乙烯蜡复合剂,降低色墨表面能,促使其与UV光油发生定向内聚反应,叠加后续印刷颜色,实现联机胶印一次成形雾感亮哑与砂砾触感的双效叠加。结果该工艺可通过网点成数和UV光油涂布量等参数的调控,精准定制微米级波纹结构(颗粒密度为0.1~2mm),并实现表面光泽度、触摸手感的双向调控。相较于传统逆向上光,其省去逆向底油印刷色组,减少了油墨消耗,并可与逆光、肤感等工艺兼容,实现单次联机组合印刷呈现≥3种区域化效果,增加产品的层次感,大幅提升生产效率。结论该技术仅需配备前置上光单元即可适配主流产线,适合大范围推广应用,为烟标差异化设计提供了高效环保的创新解决方案。 展开更多
关键词 联机胶印 印刷表面整饰工艺 前置表面工艺
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基于YOLO系列模型的瓦楞纸箱损伤检测方法研究
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作者 李源 程文娟 旷龙祥 《机械工程与技术》 2026年第1期8-20,共13页
为应对物流现场中瓦楞纸箱因划痕、破洞与湿渍等造成的包装失效问题,本文构建包含3类典型损伤、共3800张图像的多源数据集(实验室模拟、网络采集、驿站实拍),并在统一训练/评测流程下,对YOLOv3-tiny、YOLOv5n、YOLOv8n、YOLO10n、YOLO11... 为应对物流现场中瓦楞纸箱因划痕、破洞与湿渍等造成的包装失效问题,本文构建包含3类典型损伤、共3800张图像的多源数据集(实验室模拟、网络采集、驿站实拍),并在统一训练/评测流程下,对YOLOv3-tiny、YOLOv5n、YOLOv8n、YOLO10n、YOLO11n与YOLO12n六个版本进行系统对比。采用P、R、F1、mAP50与GFLOPs等指标综合评估,并通过混淆矩阵分析不同模型在细粒度损伤上的识别差异。结果显示:YOLOv8n在精度与召回之间取得最优平衡(P = 0.840, R = 0.790, mAP50 = 0.868, F1 = 0.814),适合作为精度优先的工业检测基线;YOLO12n在保持较高精度的同时具备最低计算复杂度(GFLOPs = 6.3, mAP50 = 0.858),更适合端侧实时部署。对比分析还表明,弱纹理/反光干扰场景下“wet”与背景的混淆最为突出,而YOLO10n在“hole”类的召回存在明显下降。本文的贡献在于:(i) 提出覆盖多场景的纸箱损伤数据集与统一评测协议;(ii) 给出跨代YOLO的可复现对比基准;(iii) 提供面向工程落地的模型选型建议。未来工作将聚焦于损伤分级标准化、小样本增强与轻量注意力机制,以进一步提升复杂环境下的鲁棒性与可部署性。 展开更多
关键词 瓦楞纸箱 包装损伤检测 YOLO 端侧部署
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改进YOLOv11的药包玻璃瓶缺陷检测方法
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作者 陈宏彩 程煜 任亚恒 《包装工程》 北大核心 2025年第9期203-208,共6页
目的针对药包玻璃瓶缺陷检测中目标检测精度低及小目标漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv11的药包玻璃瓶外观缺陷检测方法。方法首先,在YOLOv11的主干网络中引入动态蛇形卷积网络,通过其自适应地关注不同缺陷特性,有效聚焦不同形状和大... 目的针对药包玻璃瓶缺陷检测中目标检测精度低及小目标漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv11的药包玻璃瓶外观缺陷检测方法。方法首先,在YOLOv11的主干网络中引入动态蛇形卷积网络,通过其自适应地关注不同缺陷特性,有效聚焦不同形状和大小的缺陷特征,增强模型对缺陷局部结构特征的提取能力;其次,在浅层网络中构建多尺度空洞注意力机制,全面捕捉并整合多尺度特征信息;最后,设计微小目标检测层,捕捉网络结构浅层特征中丰富的细节信息,进一步提高微小缺陷目标的检测能力。结果实验结果表明,该方法在预灌封注射器数据集上的检测平均准确率达到88.38%,较基准模型提升3.8%,特别是在小目标检测上表现突出。结论改进方法能够有效提高药包玻璃瓶缺陷的检测精度,为自动化检测领域提供一种切实可行的解决方案。 展开更多
关键词 药包玻璃瓶 缺陷检测 YOLOv11 动态蛇形卷积 多尺度空洞注意力 小目标
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怀旧元素在现代文创产品中的应用
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作者 赵新宇 《包装工程》 北大核心 2026年第4期472-475,共4页
目的探讨怀旧元素在现代文创产品设计中的应用、分析怀旧元素的特点和怀旧情感设计层次结构,探索怀旧元素在文创产品设计中的应用表达,为设计师的文创产品设计提供参考,以更好地利用怀旧元素提升产品竞争力。方法采用文献综述法、案例... 目的探讨怀旧元素在现代文创产品设计中的应用、分析怀旧元素的特点和怀旧情感设计层次结构,探索怀旧元素在文创产品设计中的应用表达,为设计师的文创产品设计提供参考,以更好地利用怀旧元素提升产品竞争力。方法采用文献综述法、案例分析法等研究方法,详细了解怀旧元素,以及情感化设计理论和怀旧元素的应用方式。结论怀旧元素不仅能够唤起消费者的美好回忆、增强他们的情感共鸣,而且能够提高产品的吸引力和购买意愿。此外,怀旧元素的应用应与现代设计相结合,注重创新和个性化,以满足不同消费者的需求。未来,设计师和企业可以进一步挖掘怀旧元素的潜力,借助符号、场景和叙事来进行怀旧的设计表达,提升文创产品的市场竞争力。 展开更多
关键词 怀旧元素 现代文创产品 消费者情感 购买行为
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BERTopic-SVR多源数据下健康食品包装新兴技术识别与预测
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作者 朱文霜 陈贺捷 梁树立 《包装工程》 北大核心 2025年第23期96-105,共10页
目的提升健康食品包装技术前瞻研判的精度和深度,厘清该领域创新演进路径。方法融合论文、专利与社交媒体多数据源,以双向编码器表示的主题建模(Bidirectional encoder representations from transformers for topic modeling,BERTopic... 目的提升健康食品包装技术前瞻研判的精度和深度,厘清该领域创新演进路径。方法融合论文、专利与社交媒体多数据源,以双向编码器表示的主题建模(Bidirectional encoder representations from transformers for topic modeling,BERTopic)挖掘技术主题,通过设计“影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性/模糊性”5项指标体系筛选前沿主题,再结合社交媒体情感计算检验社会接受度,最后利用支持向量回归(Support vector regression,SVR)预测新兴技术未来发展趋势。结果生物基可降解材料、植物源抗菌涂层、RFID营养追踪、多光谱新鲜度传感和微胶囊营养靶向递送等5项技术被识别为新兴技术方向,表现出高成长性与市场渗透潜力。结论研究基于多源数据融合,提出将市场需求纳入技术识别研究,并预测新兴技术发展,为健康食品包装领域研发布局与战略决策提供了新的研究视角。 展开更多
关键词 健康食品包装 BERTopic模型 多源异构数据融合 SVR 新兴技术
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基于果蝇优化算法的虚拟现实碰撞检测
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作者 王大虎 张艳伟 +1 位作者 侯伟华 张新科 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第2期126-134,共9页
为了解决虚拟现实场景中碰撞检测性能不高的问题,本研究采用包围盒与果蝇优化算法相结合的混合碰撞检测技术。首先根据物体的形状选择合适的包围盒将物体进行包围,当检测到A、B物体生成的包围盒发生重叠,则完成包围盒碰撞检测;根据包围... 为了解决虚拟现实场景中碰撞检测性能不高的问题,本研究采用包围盒与果蝇优化算法相结合的混合碰撞检测技术。首先根据物体的形状选择合适的包围盒将物体进行包围,当检测到A、B物体生成的包围盒发生重叠,则完成包围盒碰撞检测;根据包围盒交叉空间对待检测物体进行特征点提取,根据提取的特征点进行果蝇种群的构建;然后以待检测物体的同类特征距离的倒数作为果蝇群体的实物浓度适应度函数,通过果蝇优化算法迭代,选择出最小特征距离;根据最小特征距离与设定的阈值进行对比,判断待检测的物体是否发生碰撞,实现待检测物体的混合碰撞检测。结果表明,通过设置果蝇的个体搜索步长,可以大大提高碰撞检测的精度。与虚拟现实中常用的碰撞检测技术相比,该算法的碰撞检测精度最高。 展开更多
关键词 虚拟现实 包围盒 果蝇优化算法 混合碰撞检测
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超高频RFID标签一致性测试方法研究 被引量:1
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作者 娄慧儒 林强 +5 位作者 鄢若韫 罗艳 刘一漩 马宁 李志敏 王隆 《包装工程》 北大核心 2025年第7期190-198,共9页
目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开... 目的确保物品包装上的超高频射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签一致性关键指标符合相关标准,解决现有文献对一致性关键指标阐述不全面的问题,基于ISO/IEC 18000-63和ISO/IEC 18047-63对一致性关键指标的测试方法展开研究。方法在对现有一致性测试方法进行研究阐述的基础上,改进了状态跳转和截断响应的测试方法,提升了测试准确性;设计了一种时隙计数器测试方法,该方法通过改变Q值和重复发送QueryRep命令,验证时隙计数器在非0到0的变化过程中,标签有且仅有一次响应,从而避免出现多个标签同时应答的现象。结果应用改进及新设计的测试方法对指定标签进行测试,结果符合标准。结论较为全面地实现了对RFID标签的客观验证和有效评估,对提升RFID标签在实际应用中的可靠性具有重要意义。 展开更多
关键词 射频识别 一致性测试 RFID标签 测试系统
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基于相位调制的光声传感器灵敏度分析与应用 被引量:1
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作者 武丽云 纪刚强 《包装工程》 北大核心 2025年第5期173-180,共8页
目的采用高Q值全固态法布里-珀罗(Fabry-Pérot,F-P)谐振腔为声传感器敏感单元,设计高灵敏度、抗电磁干扰的光学声传感器,广泛应用于自动化陶瓷生产过程中的无损检测。方法高Q值全固态F-P谐振腔的声敏感结构,光与声直接相互作用,可... 目的采用高Q值全固态法布里-珀罗(Fabry-Pérot,F-P)谐振腔为声传感器敏感单元,设计高灵敏度、抗电磁干扰的光学声传感器,广泛应用于自动化陶瓷生产过程中的无损检测。方法高Q值全固态F-P谐振腔的声敏感结构,光与声直接相互作用,可以实现高灵敏度、高信噪比的声信号检测;设计相位调制声信号检测系统,分析声传感器灵敏度的影响因素。结果从理论上分析相位调制方式对光纤F-P腔声传感器灵敏度的影响,制备高Q值全固态F-P腔光学声传感器,搭建相位调制系统,实现高灵敏度光学声传感器的声信号检测。结论谐振腔的Q值、相位解调系统锁定位置等都会影响声传感器的灵敏度;开发的相位调制解调系统,光纤F-P腔声传感器性能分析方法以及对光纤F-P腔声信号的数值分析结果,可为陶瓷加工过程无损检测提供有用的指导。 展开更多
关键词 相位调制系统 高Q值全固态 法布里-珀罗谐振腔 高灵敏度
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基于改进YOLOv8的药片泡罩包装缺陷检测算法 被引量:3
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作者 杨明旭 张俊宁 +1 位作者 张志强 刘佳 《包装工程》 北大核心 2025年第1期145-154,共10页
目的针对目前药片泡罩包装缺陷检测算法中缺陷类型单一、检测精度低、实时性能差等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的药片泡罩包装缺陷检测算法UACSS-YOLO(UNetV2-ADown-ContextAggregation-Slim-Neck-SAttention-YOLO)。方法该算法首先... 目的针对目前药片泡罩包装缺陷检测算法中缺陷类型单一、检测精度低、实时性能差等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的药片泡罩包装缺陷检测算法UACSS-YOLO(UNetV2-ADown-ContextAggregation-Slim-Neck-SAttention-YOLO)。方法该算法首先设计了主干网络UNetV2捕捉多尺度特征,采用轻量化下采样卷积层ADown降低训练成本,接着引入注意力机制ContextAggregation聚合上下文信息,提升复杂背景下的检测能力,最后将原颈部网络和检测头分别替换为Slim-Neck和SAttention,以减少参数量并提高检测速度。结果UACSS-YOLO较YOLOv8在精确度P上提升了6.6%,在召回率R上提升了5.2%,在P_(mA)@0.5上提升了4.8%,同时浮点运算数只有11.9 G。结论相比其他算法,UACSS-YOLO满足低算力兼顾高精度的部署需求,为药片制造过程中的实时缺陷检测提供了一种高效的技术解决方案。 展开更多
关键词 缺陷检测 泡罩包装 药片 YOLOv8 轻量化
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基于改进YOLOv8s算法的饮品瓶盖缺陷检测 被引量:3
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作者 孙铭见 刘国洋 李春伟 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第2期20-29,共10页
针对饮品瓶盖缺陷检测技术存在特征提取能力不足、检测精度低、收敛速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv8s算法的饮品瓶盖缺陷检测模型(YOLOv8s-GCW)。以YOLOv8s算法为基准模型,在主干网络中SPPF模块的上一层加入Global Context注意力模... 针对饮品瓶盖缺陷检测技术存在特征提取能力不足、检测精度低、收敛速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv8s算法的饮品瓶盖缺陷检测模型(YOLOv8s-GCW)。以YOLOv8s算法为基准模型,在主干网络中SPPF模块的上一层加入Global Context注意力模块;使用WIoU(v3)替换原有的CIoU损失函数;构建饮品瓶盖缺陷数据集,并采用数据增强技术扩充。试验结果表明,与原模型相比,在不增加计算成本的基础上,可实现更高的检测精度,平均检测精度达到91.1%,精确率达到88.8%,召回率达到86.1%,分别提升2.5,2.5,3.0个百分点,检测速度达到96.15帧/s。研究为饮品瓶盖的质量检测提供理论支持。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8 注意力模块 损失函数
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基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装缺陷检测算法 被引量:2
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作者 向硕 曾水玲 +1 位作者 贺刚健 林方聪 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第4期1-12,共12页
针对酒品包装检测算法在质检任务中存在的精度低、速度慢、复杂度高导致部署性不佳等问题,提出一种基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装检测算法。在主干网络的SPPF模块中增加平均池化支路,对EMA注意力机制进行结构补强,扩增可变核大尺度... 针对酒品包装检测算法在质检任务中存在的精度低、速度慢、复杂度高导致部署性不佳等问题,提出一种基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装检测算法。在主干网络的SPPF模块中增加平均池化支路,对EMA注意力机制进行结构补强,扩增可变核大尺度卷积支路,并将其嵌入到SPPF模块中作为输出端;结合ADown和HWD2种下采样方法,作为新的下采样模块以减少冗余参数,并保持更丰富的特征信息,加强模型特征表达能力;采用卷积权重共享策略,对检测头进行轻量化改进,并结合深度可分离卷积和分组卷积的模块组合,进一步降低模型复杂度;采用Focaler-PIoU损失函数优化定位损失,加速算法收敛。采用自制酒品包装数据集进行训练和验证,并在阿里云天池的瓶装白酒瑕疵品公开数据集上进行泛化性测试。试验结果表明,相较于基准模型YOLOv8n,改进算法在mAP50,mAP50-95上,分别提高3.5,4.8个百分点,在参数量和计算量上,分别降低33.3%,37.0%;在瓶装白酒瑕疵品公开数据集上,改进算法在mAP50,mAP50-95上分别提高1.5,1.1个百分点,验证改进算法的泛化性。研究为酒品包装的质量检测提供理论支持。 展开更多
关键词 包装检测 缺陷检测 深度学习 YOLOv8 轻量化 注意力机制
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融合注意力机制和加权双向特征网络的皮革包装缺陷检测方法 被引量:1
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作者 白先浪 张群利 辛志强 《包装工程》 北大核心 2025年第17期232-242,共11页
目的针对皮革包装产品外表面容易出现划伤、褶皱、污渍等现象,传统图像处理方法依赖手工特征提取,难以适应复杂的纹理变化,其检测精度和鲁棒性均受到限制。为此提出一种基于深度学习的融合注意力机制和加权双向特征网络的皮革缺陷检测... 目的针对皮革包装产品外表面容易出现划伤、褶皱、污渍等现象,传统图像处理方法依赖手工特征提取,难以适应复杂的纹理变化,其检测精度和鲁棒性均受到限制。为此提出一种基于深度学习的融合注意力机制和加权双向特征网络的皮革缺陷检测方法。方法以YOLOv5s为基准模型,在其主干网络中引入CA、CBAM注意力机制,以增强模型对关键缺陷特征的关注能力。同时,利用加权双向特征金字塔网络重构其颈部结构,提高特征融合效率。最后,将上述改进方法进行联合集成,以提升检测性能。结果在构建的缺陷皮革数据集上进行训练和测试,结果显示,相较于基准模型,所提方法的Precision值提高了2.73%,Recall值提高了2.68%,mAP@0.5值提高了2.67%,mAP@0.5:0.95值提高了2.63%,F1 score值提高了2.7%。结论该方法缓解了传统目标检测模型在皮革包装缺陷检测任务中存在的预测框定位偏差、漏检和误检等问题,为皮革包装缺陷检测提供了可行的改进方案。 展开更多
关键词 包装产业 皮革缺陷 深度学习 注意力机制 加权双向特征 融合集成
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