摘要
瓷砖作为常见的建筑装饰材料,其质量直接关系到建筑的美观性和使用安全性.传统的瓷砖瑕疵检测方法存在效率低下和准确性不高的问题.为此,文章提出了一种基于改进YOLOv8算法的瓷砖瑕疵检测方法,旨在提高检测的精度和速度.通过增设小目标检测层,强化深层和浅层语义信息的融合,从而确保模型能够识别更多的小目标瑕疵;同时,在颈部结构中引入GAM注意力机制,使模型能够关注到图像中瑕疵的关键区域.实验结果表明,改进后的算法在瓷砖瑕疵检测任务中表现出色,模型的mAP(平均精确率均值)达到89.83％,能有效检测多种类型的瑕疵,为瓷砖生产的质量控制提供了有力的技术支持.
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