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作者：李健佳;王永强;周聪玲;王昊;
单位：天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室;天津科技大学机械工程学院;
摘要：[目的]解决传统预制薯条生产中残次品人工检测速度慢、效率低，易漏检、误检的问题，提高缺陷残次品的识别准确度和速度，保证安全生产。[方法]提出了一种基于YOLOv8n改进的识别算法EISW-YOLOv8n。通过在网络中引入EMCA通道注意力机制，突出重要通道信息；为了提高模型对特征的提取能力以及捕获特征中的长距离依赖关系的能力，在C2f模块中引入由SWC卷积优化过的iRMBS模块；引入WIOU损失函数，增强预测框的定位精度以及模型的收敛速度。[结果]提出的模型对于预制薯条缺陷检测的平均精度达到94.3%。与原始YOLOv8n模型以及常见的目标检测算法相比，该网络表现出了优越的性能。[结论]EISW-YOLOv8n能够满足识别预制薯条的表面缺陷的需求。
关键词：预制薯条;;缺陷识别;;目标检测;;YOLOv8
基金资助：天津市自然科学基金—青年项目（编号：23JCQNJC01170）
