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基于YOLOv8+PyQt5的轮胎X光图像缺陷检测系统设计
1
作者 杨海燕 《计算机与网络》 2025年第3期265-274,共10页
为解决传统汽车轮胎缺陷检测主观性强、误检率高等问题,构建了一种基于YOLOv8n的轮胎X光图像缺陷检测方法,利用PyQt5设计缺陷检测系统的交互界面,使操作更加简单。引入上采样算子CARAFE,提高特征提取能力,将C2f特征融合模块替换为可扩... 为解决传统汽车轮胎缺陷检测主观性强、误检率高等问题,构建了一种基于YOLOv8n的轮胎X光图像缺陷检测方法,利用PyQt5设计缺陷检测系统的交互界面,使操作更加简单。引入上采样算子CARAFE,提高特征提取能力,将C2f特征融合模块替换为可扩张残差注意力机制,提高模型对缺陷检测的准确性和鲁棒性,将损失函数CIoU替换为Wise-IoU,增强模型的收敛能力。实验结果表明,与原模型相比,改进模型平均精度均值(IoU阈值取0.5和0.5~0.95)、精度和召回率分别提升了3.0、1.7、4.2、3.9个百分点,可为自动检测提供参考。 展开更多
关键词 yolov8+pyqt5 轮胎缺陷检测 上采样算子 注意力机制 损失函数
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