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改进YOLOv8n算法在万向节十字轴颈缺陷检测中的应用
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作者 申航宇 曹丽丽 朱勇建 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第2期43-49,共7页
针对生产过程中多种因素导致的万向节十字轴颈表面缺陷尺度差异较大、小尺寸缺陷检测困难的问题,提出了YOLO-MMD检测算法。设计了一种特征融合网络MFAPN替换原颈部网络,减少多层次特征融合过程中的信息丢失;使用由Dyhead-DCNv4作为新头... 针对生产过程中多种因素导致的万向节十字轴颈表面缺陷尺度差异较大、小尺寸缺陷检测困难的问题,提出了YOLO-MMD检测算法。设计了一种特征融合网络MFAPN替换原颈部网络,减少多层次特征融合过程中的信息丢失;使用由Dyhead-DCNv4作为新头部网络,增强模型对尺度、位置和任务的感知能力;提出了一种新的多尺度卷积模块C2f-MSC,有效地降低了模型的参数量和计算量;使用NWD-CIoU作为模型的损失函数,着重提高小目标的检测精度。实验结果表明,改进模型的平均精度达到了78.5%,相比YOLOv8n提高了4.1%,最后在海康视觉平台成功部署,证明了该算法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 万向节十字轴 YOLOv8n 特征融合 Dyhead c2f-msc 小目标检测
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