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申请/专利权人：上海尊优自动化设备股份有限公司
摘要：基于改进yolov8网络的物料检测分类方法、系统、设备及介质，方法包括：S1，在yolov8模型中加入GhostNetV2网络替换原模型Backbone，在yolov8模型物体检测头模块前加入瓶颈注意模块BAM，得到改进yolov8模型；S2，获取训练图像，训练物料缺陷的训练数据集；将训练数据集输入改进yolov8模型中，获得训练好的模型；S3，采集待检测的物料图像，输入训练好的模型中，并输出检测结果、分类信号；S4，根据信号的类别，选择对应的定位组以完成捡料。本发明选取了YOLOv8的目标检测作识别模型，并对原始YOLOv8模型结构进行改进，获得改进的YOLOv8模型结构，得到较高精度、较低误检率的检测模型。
主权项：1.一种基于改进yolov8网络的物料检测分类方法，其特征在于：S1，在yolov8模型中加入GhostNetV2网络替换原模型Backbone，在yolov8模型物体检测头模块前加入瓶颈注意模块BAM，得到改进yolov8模型；S2，获取训练图像，训练物料缺陷的训练数据集；将训练数据集输入改进yolov8模型中，获得训练好的模型；S3，采集待检测的物料图像，输入训练好的模型中，并输出检测结果、分类信号；S4，根据信号的类别，选择对应的定位组以完成捡料。
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权利要求：
百度查询： 上海尊优自动化设备股份有限公司 基于改进yolov8网络的物料检测方法、系统、设备及介质
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