面向铝合金焊缝DR图像缺陷的Sim-YOLOv8目标检测模型

Abstract

针对当前目标检测算法在铝合金焊缝数字射线成像（DR）图像缺陷检测中精度不足的问题，提出了一种基于YOLOv8的改进模型Sim-YOLOv8。首先改进C2f，通过增加SimAM模块提升模型的整体性能；其次，针对部分像素较小的气孔和夹渣缺陷，将首层卷积模块更换为Focus模块，以提升模型对小目标的检测能力；最后添加WIoU损失函数，以提高模型锚框的质量，从而提高检测效果。实验结果表明：在阈值为0.5的前提下，Sim-YOLOv8模型对气孔、夹杂、未焊透这三类缺陷检测的平均精度（[email protected]）达到了93.6%、94.4%、97.3%，较原模型分别提高了2.5、1.9和1.7个百分点，具有更好的焊缝缺陷检测效果。

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