基于改进YOLOv8模型的窗帘布透光瑕疵检测方法、系统、设备及介质

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基于改进YOLOv8模型的窗帘布透光瑕疵检测方法、系统、设备及介质
申请号:CN202510866877
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120765576A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的窗帘布透光瑕疵检测方法、系统、设备及介质,方法包括采用不可见光源照射待检测窗帘布,并通过不可见光相机采集窗帘布的不可见光透光图像;将所述不可见光透光图像输入至改进YOLOv8模型进行透光瑕疵检测,所述改进YOLOv8模型包括:边缘信息增强模块EIEM,用于对输入图像进行多方向边缘梯度特征提取并融合空间结构信息;主干网络,包含C2f_Star模块,用于通过星操作实现对输入特征X的轻量化特征提取;所述改进YOLOv8模型采用NWD损失函数与CIoU损失函数联合优化训练,用于提升小目标瑕疵检测精度。本发明利用改进的深度学习算法,实现对整块布料的全面检测,避免局部采样的局限性,提高检测的全面性和准确性。
技术关键词
窗帘布 空间结构信息 瑕疵检测方法 透光 LED阵列光源 瑕疵检测系统 成像单元 图像 深度学习算法 相机 分支 纠偏装置 模块 存储器 处理器 可读存储介质 滤光片 处理单元 精度