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题名基于改进YOLOv8的布卷缝头检测模型及部署
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作者
赵炜灵
孙磊
宣海枫
应佳杭
史伟民
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机构
浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室
杭州宏华数码科技股份有限公司
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出处
《毛纺科技》
北大核心
2025年第2期110-117,共8页
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文摘
家纺自动化设备在布卷连续上料过程中,通常采用缝制拼接的方式连接布卷。对于家纺成品来讲,缝制拼接是一种质量缺陷,需要识别并剔除,为此提出一种基于改进YOLOv8n的机器视觉方法检测布卷缝头。为满足轻量化需求,设计轻量化特征提取模块EMBlock以改进Backbone结构,引入GSEConv卷积模块和注意力机制,重新设计Detect模块以实现特征多层融合。实验测试表明:与原YOLOv8n模型相比,改进模型参数量从3.01 M降至0.52 M,下降82.67%;计算量从8.1 G降至1.8 G,下降77.78%,召回率为0.805,单张图片推理时间减少10.6%;帧率上升30.25 FPS;通过TensorRT INT8量化加速,在Jetson Orin Nano部署后改进模型的帧率高达76.08 FPS,召回率为0.816,满足不同规模的生产需求,对促进家纺智能化发展具有实际参考价值。
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关键词
家纺自动化
布卷缝头检测
YOLOv8
emblock
GSEConv
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Keywords
home textile automation
fabric roll seam head inspection
YOLOv8
emblock
GSEConv
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分类号
TS181.8
[轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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