基于改進YOLOv8n的鋼材缺陷檢測算法

打開文本圖片集

摘要：鋼材缺陷檢測作為關(guān)鍵任務(wù)，對于預(yù)防潛在的安全隱患具有重要意義。傳統(tǒng)的鋼材缺陷檢測方法往往依賴于人工檢測，效率低下且容易受到人為因素的影響。隨著計算機視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，目標(biāo)檢測在許多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。研究提出了一種基于改進YOLOv8n的鋼材缺陷檢測算法，并在東北大學(xué)鋼材缺陷公開數(shù)據(jù)集上進行驗證，實驗結(jié)果顯示，相較于原始YOLOv8n模型，準(zhǔn)確性提升3.0%，相較于YOLOv5n模型，準(zhǔn)確性提升4.7%，很好地驗證了改進的有效性，可以為鋼材缺陷檢測提供更好的技術(shù)支持。（剩余4726字）