首页|基于YOLOv8的烟垛缺条错牌识别方法

基于YOLOv8的烟垛缺条错牌识别方法

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
烟垛缺条、错牌是柔性装封箱系统中的常见质量缺陷.设计一种基于YOLOv8 的视觉缺条、错牌缺陷识别方法,包含图像采集、样本准备、模型选择、模型训练、调参和模型验证等过程.对使用YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l模型的训练效果进行对比,缺条缺陷识别率分别为 99.87%、99.97%、99.93%、99.81%.总结训练调校经验,对比灰度检测方法的优势和缺点.

李季蒙

展开 >

红云红河集团红河卷烟厂,云南红河 652399

烟垛 缺条 错牌 YOLOv8 机器视觉 深度学习 缺陷识别

2024

10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.06.49

设备管理与维修
中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司

设备管理与维修

影响因子：0.13
ISSN：1001-0599
年,卷(期)：2024.(11)
  • 2