YOLOv10在钢材表面缺陷检测中的改进方法研究.docx

YOLOv10在钢材表面缺陷检测中的改进方法研究

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2钢材表面缺陷检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3现有检测方法及局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.4研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

YOLOv10算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1YOLOv10算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2YOLOv10算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3YOLOv10算法在缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

钢材表面缺陷检测数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2数据集预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.3数据集评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

YOLOv10算法改进方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2损失函数改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.4集成学习与迁移学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1实验环境与工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2实验方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.3实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.4结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

改进YOLOv10在钢材表面缺陷检测中的应用效果评估．．．．．．．．．．30

6.1准确率、召回率与F1值分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2与传统方法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3消融实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.2存在的不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.内容概述

本研究旨在探讨YOLOv10目标检测算法在钢材表面缺陷检测领域的应用与改进。随着工业自动化水平的不断提升，钢材表面缺陷检测成为确保产品质量和安全的关键环节。传统的人工检测方法存在效率低、成本高、易受主观因素影响等弊端，而基于深度学习的自动化检测技术则展现出巨大的潜力。

本文首先对YOLOv10算法的基本原理进行阐述，包括其网络结构、训练流程和目标检测流程。随后，针对钢材表面缺陷检测的特点，提出了一系列改进策略，旨在提高检测精度和效率。

以下是本文的主要研究内容：

序号

研究内容

主要改进措施

1

算法原理分析

深入解析YOLOv10的网络结构，为后续改进提供理论基础

2

数据集构建与预处理

设计适用于钢材表面缺陷检测的