基于改进YOLOv8检测算法的换流器装配自动质检方法及系统

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基于改进YOLOv8检测算法的换流器装配自动质检方法及系统
申请号:CN202410886851
申请日期:2024-07-03
公开号:CN118711038A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
一种基于改进YOLOv8检测算法的换流器装配自动质检方法及系统,包括如下步骤:采集车间场景的图像数据,并对图像数据进行预处理,构建训练集合;基于AFPN‑M‑DF网络对YOLOv8模型进行改进,通过训练集合对改进的YOLOv8模型进行训练,得到训练后的改进的YOLOv8模型;采集待检测换流器的图像数据,并对图像数据进行处理后,输入训练后的改进的YOLOv8模型中,得到检测结果;对模型输出的检测结果进行后处理、标记和分类,得到换流器装配质检结果。本发明通过AFPN‑M‑DF结构对YOLOv8模型进行改进,在不增加模型参数量、无需占用更多计算资源和存储空间的前提下,提高了对换流器质检效率和准确性。
技术关键词
自动质检方法 换流器 后处理模块 算法 图像获取模块 自动质检系统 数据 图像缩放 特征金字塔网络 图像增强 标记 生成多尺度 检测头 置信度阈值 加权方法 车间 处理器