基于改進(jìn)YOLOv8的輕量化鋼材表面缺陷檢測(cè)方法

摘要： 鋼材表面缺陷檢測(cè)是保障制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，人工目視與基礎(chǔ)光學(xué)檢測(cè)方法存在效率低、漏檢率高等問題，且現(xiàn)有數(shù)據(jù)集樣本有限制約模型泛化能力。為此，本文提出一種基于LS-DCGAN數(shù)據(jù)增強(qiáng)與改進(jìn)YOLOv8的輕量化鋼材表面缺陷檢測(cè)方法。首先針對(duì)NEU-DET數(shù)據(jù)集樣本多樣性不足的問題，采用LS-DCGAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，有效補(bǔ)充缺陷樣本的形態(tài)特征與分布特性；其次對(duì)YOL... （共10頁）