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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8模型的工业零件缺陷检测方法，包括：采集工业零件图像，将工业零件图像制作为工业零件图像数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；对工业零件图像数据集进行预处理；获取数据集和权重文件，并获取标准YOLOv8网络结构进行预训练，获得预训练权重；对标准YOLOv8网络结构进行改进，获得改进后的YOLOv8网络；重复训练改进后的YOLOv8网络模型并调参优化模型，获得最终训练完成的YOLOv8模型；基于训练完成的YOLOv8模型对工业零件进行缺陷检测，得到检测结果。本发明增加了训练数据的丰富性，加强了目标检测的效率，提高了原有网络模型的检测精度。
主权项：1.基于改进的YOLOv8模型的工业零件缺陷检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：采集工业零件图像，将工业零件图像制作为工业零件图像数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；对工业零件图像数据集进行预处理；获取标准YOLOv8网络结构进行预训练，获得预训练权重；对标准YOLOv8网络结构进行改进，获得改进后的YOLOv8网络；重复训练改进后的YOLOv8网络模型并调参优化模型，获得最终训练完成的YOLOv8模型；基于训练完成的YOLOv8模型对工业零件进行缺陷检测，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于改进的YOLOv8模型的工业零件缺陷检测方法
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