基于改進的YOLOv8n瓷磚缺陷檢測與分類方法

摘要： 目前瓷磚表面的缺陷檢測多數(shù)仍是由人工完成，生產效率低下，檢測精度較低。為了解決以上問題，提出一種基于融入動態(tài)蛇形卷積和注意力機制的YOLOv8n瓷磚缺陷檢測與分類方法。該方法首先在YOLOv8n模型主干網絡和頸部網絡中使用C2F-DSConv替換原來的C2F以增強對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習到有用的特征，從而改善模型... （共10頁）