基于改进YOLOv8的烟卷污渍检测研究.pdf

在烟卷制造行业，生产过程中的质量控制一直是一个重要的环节。由于人工检测方法存在诸多限制，如视觉疲劳、效率低下等问题，这些问题使得生产效率和质量控制无法达到最佳。随着深度学习技术的发展，利用计算机视觉技术自动检测烟卷上的缺陷成为了可能。YOLOv8作为当前先进的目标检测网络，在提高检测速度和准确率方面取得了显著的成果。但是，由于烟卷缺陷如水渍、黄斑等特征尺寸较小，YOLOv8在检测小目标样本时可能出现漏检或误检的情况。 基于上述问题，本文研究提出了一种基于改进YOLOv8的烟卷污渍检测算法。该研究利用YOLOv8作为基础网络模型，并在此基础上加入了空间注意力机制。空间注意力机制的引入，是为了让网络能够更准确地定位到烟卷上的污渍区域，即突出小目标污渍的检测能力。这一改进有效地减小了因小目标样本而导致的漏检和误检问题，从而提高了检测的精度和召回率。 实验结果表明，本文提出的改进方法相比于最新的YOLOv8算法，在烟卷污渍数据集上的平均精度均值（mAP）和召回率（Recall）分别提升了6.3%和1.8%；同时，检测精度也提高了6.2%。这一结果充分说明了改进算法在提升烟卷缺陷检测性能方面的有效性。 这项研究不仅改进了烟卷缺陷的自动检测技术，还为利用深度学习技术改善传统制造行业的质量控制提供了有力的参考。此外，空间注意力机制的引入也为解决类似的小目标检测问题提供了新的思路和解决方案。 针对烟卷制造行业而言，提高检测精度和效率对于增强产品竞争力、降低生产成本具有重要意义。利用改进的YOLOv8算法，可以实现更快速、更准确的烟卷质量检测，为自动化生产流程提供了强有力的保障。这种技术的推广和应用，将有望在制造行业中引发新一轮的技术革新和生产效率的提升。 本研究基于YOLOv8网络，通过引入空间注意力机制对烟卷上的小目标污渍进行有效检测，不但提高了检测精度和效率，还为相关领域的技术进步和智能化升级提供了科学依据和技术支持。在未来，这种改进算法有望在更多类似的缺陷检测场景中得到应用，为相关行业的自动化和智能化升级开辟新的道路。