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基于深度学习的工业轴承缺陷检测算法研究 被引量：1
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作者 张彪 荀荣科 许家忠 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期136-149,共14页
针对现有轴承缺陷检测算法准确率低、存在误检以及漏检现象严重的问题,为解决这些问题,提出了一种基于YOLOv8n的轴承缺陷检测算法(LASW-YOLOv8)。该算法在YOLOv8n的基础上,引入了轻量化且高效的LiteShiftHead检测头,结合SPConv、REG和CL... 针对现有轴承缺陷检测算法准确率低、存在误检以及漏检现象严重的问题,为解决这些问题,提出了一种基于YOLOv8n的轴承缺陷检测算法(LASW-YOLOv8)。该算法在YOLOv8n的基础上,引入了轻量化且高效的LiteShiftHead检测头,结合SPConv、REG和CLS模块,提升了特征提取、目标框回归和类别分类的效率与准确性。此外,算法还引入了自适应旋转卷积核模块(ARConv),增强了对多方向缺陷的检测能力;颈部网络优化模块(SAF)进一步提升了特征提取效率;同时采用Inner-WIoU损失函数,通过优化边界框定位精度并增强对小目标及复杂形状缺陷的检测能力。实验结果表明,LASW-YOLOv8算法在多个性能指标上优于其他主流算法。该算法的准确率和召回率分别提升至97.2%和96.6%,相较于YOLOv8n分别提高了3.4%和4.5%。同时,mAP0.5和mAP0.5:0.95分别达到了98.9%和73.3%,并且在运行速度上实现了83 fps。这些结果充分证明了所提改进算法的有效性,不仅能有效减少误检和漏检现象,还满足了工业检测对高准确率和实时性的要求。此外,在东北大学公共数据集(NEU-DET)的实验中,LASW-YOLOv8算法在准确率、召回率、mAP0.5和mAP0.5:0.95这4个关键指标上均表现最佳,分别为79.3%、79.9%、84.1%和49.1%,优于其他主流算法。这一表现证明了LASW-YOLOv8算法具有出色的泛化能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承缺陷检测 LASW-YOLOv8 LiteShiftHead arconv Inner-WIoU损失函数
原文传递
改进SSD算法的多目标检测 被引量：9
2
作者 马原东 罗子江 +4 位作者 倪照风 徐斌 吴凤娇 孙收余 杨秀璋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第23期23-30,共8页
目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中Onestage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SS... 目标检测作为计算机视觉的核心,在人脸识别、人脸跟踪、大规模场景识别等方面具有广泛应用,其中Onestage领域的SSD算法检测速度和检测性能较为突出,但在环境较为复杂的多目标检测情况下仍会出现误检和漏检。针对这一问题,提出一种改进SSD算法的多目标检测方法,通过优化SSD内部网络和提高样本适用性的方式改善检测性能;其中,采用修改网络输出和添加抗旋转层ARConv来统一网络结构,降低模型训练时间,减少漏检;并提出P-NMS算法和限制函数优化训练样本,减少误检;在测试阶段,提出单张图片批量测试方法,有效提高模型召回率。实验结果表明,改进后算法具有更强的鲁棒性,并且能有效降低误检、漏检率提升网络性能。 展开更多
关键词 多目标检测 SSD算法优化 抗旋转卷积层(arconv) 概率非极大值抑制(P-NMS)算法 图片批量测试
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