基于改進(jìn)的YOLOv8n瓷磚缺陷檢測(cè)與分類方法

摘要： 目前瓷磚表面的缺陷檢測(cè)多數(shù)仍是由人工完成，生產(chǎn)效率低下，檢測(cè)精度較低。為了解決以上問(wèn)題，提出一種基于融入動(dòng)態(tài)蛇形卷積和注意力機(jī)制的YOLOv8n瓷磚缺陷檢測(cè)與分類方法。該方法首先在YOLOv8n模型主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)中使用C2F-DSConv替換原來(lái)的C2F以增強(qiáng)對(duì)劃痕缺陷特征的提取。其次，在模型中增加CBAM注意力模塊以使模型能夠更有效地從圖像中學(xué)習(xí)到有用的特征，從而改善模型... （共10頁(yè)）