基于雙模態(tài)數(shù)據(jù)樣本和改進(jìn)YOLOv8的車漆缺陷檢測研究

摘要： 在汽車面漆缺陷檢測時(shí)，針對面漆表面因鏡面反射導(dǎo)致缺陷特征信息丟失的問題，利用相位測量偏折術(shù)制作雙模態(tài)數(shù)據(jù)樣本，增強(qiáng)缺陷特征和降低背景復(fù)雜度，以關(guān)注前景缺陷的位置。同時(shí)針對人工檢測方法效率低和傳統(tǒng)檢測方法準(zhǔn)確率低等問題，對YOLOv8進(jìn)行了改進(jìn)：在主干網(wǎng)絡(luò)中引入自校正卷積和ADown下采樣模塊，使獲取的信息流豐富且有效；用感受野注意力卷積替代原頸部的普通卷積，可關(guān)注重要的特征；舍... （共11頁）