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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明属于轴承信息检测技术领域，公开了基于改进YOLOv10的轴承表面缺陷检测方法及系统。该方法获取轴承缺陷图像，图像数据增强与预处理，构建轴承缺陷数据集，设计和改进YOLOv10模型，训练改进的YOLOv10模型，测试和评估模型性能，综合比较多个模型。本发明在提高检测精度、训练效率和复杂缺陷识别能力的同时，保持了较低的计算复杂度，确保模型在资源受限环境中的可部署性和实用性。这些优点共同提升了本发明在轴承缺陷检测中的整体性能，为工业设备的可靠性、生产效率和安全性提供了有力保障。
主权项：1.一种基于改进YOLOv10的轴承表面缺陷检测方法，其特征在于，该方法包括：S1，收集轴承缺陷图像，该图像包括轴承凹槽图像、轴承磨损图像和轴承划痕图像；S2，对收集的轴承缺陷图像进行数据增强和预处理；S3，将经过数据增强和预处理的轴承缺陷图像构建成完整的数据集；S4，基于YOLOv10模型进行改进，引入EMAttention注意力模块、YOLOv9的SPPELAN模块，并使用FasterNeT替换Backbone，构建改进的轴承缺陷检测模型，所述改进的轴承缺陷检测模型为改进的YOLOv10模型；S5，将构建的轴承缺陷数据集输入改进的YOLOv10模型中进行训练，通过优化损失函数、添加注意力机制和特征融合模块，优化改进的YOLOv10模型的检测精度和泛化能力；S6，在测试集上，对训练好的YOLOv10模型和改进后的YOLOv10模型进行测试，进行实验结果对比，验证两者在检测轴承缺陷时的准确性和效率，包括缺陷位置、缺陷类别和置信度；S7，将改进的YOLOv10模型与主流算法进行对比，综合评价不同模型的检测性能、计算效率和参数数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 基于改进YOLOv10的轴承表面缺陷检测方法及系统
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