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题名改进YOLOv8的输送带损伤检测方法
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作者
袁媛
白一超
周利东
孟文俊
王淼
曲文斌
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机构
太原科技大学车辆与交通工程学院
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出处
《中国机械工程》
北大核心
2025年第12期2829-2836,共8页
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基金
国家自然科学基金(52075356)
山西省科技成果转化引导专项(202204021301060)。
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文摘
提出一种基于改进YOLOv8算法的输送带损伤检测算法:用Focal Modulation模块替换YOLOv8原有的SPPF模块;针对损伤与背景相似度高的问题,引入DySample轻量动态上采样模块,使采样点集中在目标区域而忽略背景部分,实现损伤的有效识别;在颈部网络中加入高效多尺度注意力模块来获取更多细节信息,进一步提高损伤目标的关注度。引入PIoU v2损失函数,通过计算真实框与预测框之间的重叠面积精准定位损伤,同时考虑长宽比以更好地适应不同形状损伤。实验结果表明,改进后的模型对输送带损伤检测的精确度和平均精确度均值分别达到了90.3%和93.2%,相比于基线模型YOLOv8提高了2.3%和2.5%。改进YOLOv8的检测速度达83帧/s,可充分满足输送带损伤实时检测的需求。
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关键词
输送带损伤
Focal
Modulation模块
高效多尺度注意力模块
YOLOv8算法
DySample模块
piou
v2损失函数
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Keywords
belt damage
Focal Modulation module
efficient multi-scale attention module
YOLOv8 algorithm
DySample module
piou v2 loss function
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH222
[机械工程—机械制造及自动化]
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