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基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统构建

2025-07-01 23:4750下载
文件类型:PDF文档
文件大小:0.91M

  摘要:针对钢板表面缺陷检测的实际需求,文章提出了一种基于机器视觉的高效检测系统。该系统引入状态空间模型,设计了Vision Mamba和Conv MLP(卷积多层感知机)两个核心模块,并结合YOLO(You Only Look Once)算法,构建了一个多尺度缺陷检测模型。实验结果表明,该模型在多尺度缺陷检测中表现出色,其平均检测精度(mAP)和检测速度(FPS)均优于传统YOLO v8模型,并且参数量更少、计算复杂度更低。该系统不仅增强了对局部和全局特征的捕捉能力,而且还提升了细粒度特征的敏感性和通道表达能力。研究成果可为工业生产中的质量控制提供有力的技术支持,具有广阔的应用价值和推广前景。



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