深度学习在织物瑕疵检测中的应用：YOLOv8n算法改进研究.docx

深度学习在织物瑕疵检测中的应用：YOLOv8n算法改进研究

目录

深度学习在织物瑕疵检测中的应用：YOLOv8n算法改进研究（1）．．．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2织物瑕疵检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3深度学习在图像识别领域的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

织物瑕疵检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1织物瑕疵类型及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2传统瑕疵检测方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3深度学习在织物瑕疵检测中的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

YOLOv8n算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1YOLO算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2YOLOv8n算法改进点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3YOLOv8n算法在织物瑕疵检测中的应用基础．．．．．．．．．．．．．．．．．16

改进YOLOv8n算法的研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3损失函数与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.4模型训练与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1实验设置与数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.2改进YOLOv8n算法的检测效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3与其他方法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.4稳定性与泛化能力评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

应用案例与效果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

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

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

7.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.3研究成果的意义与价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

深度学习在织物瑕疵检测中的应用：YOLOv8n算法改进研究（2）．．．39

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.2研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.1织物瑕疵检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．