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申请/专利权人：广东省科学院智能制造研究所
摘要：本发明公开一种黑暗场景的焊缝表面缺陷视觉检测方法，包括以下步骤：构建基于穹顶灯补光的视觉检测系统；构建检测模型，检测模型基于YOLOv8n，在YOLOv8n的骨干网络中引入可变形卷积DCVv3模块和卷积注意力机制CBAM模块，构建针对多尺度及微小特征的轻量级特征提取网络，使用EIoULoss作为YOLOv8n的损失函数，在训练阶段，采用随机梯度下降策略优化检测模型的网络参数；将视觉检测系统获取的目标图像输入检测模型，输出焊缝缺陷识别结果。本发明的有益效果是：通过关联检测模型在视觉检测系统输出的不同光照强度，筛选得到检测模型的最佳性能，降低光照条件对检测模型性能的实际影响，以及增强检测模型在复杂背景下对多尺度目标缺陷的检测能力。
主权项：1.一种黑暗场景的焊缝表面缺陷视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建基于穹顶灯补光的视觉检测系统；构建检测模型，所述检测模型基于YOLOv8n，在YOLOv8n的骨干网络中引入可变形卷积DCVv3模块和卷积注意力机制CBAM模块，构建针对多尺度及微小特征的轻量级特征提取网络，使用EIoULoss作为YOLOv8n的损失函数，在训练阶段，采用随机梯度下降策略优化所述检测模型的网络参数；将所述视觉检测系统获取的目标图像输入所述检测模型，输出焊缝缺陷识别结果。
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权利要求：
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