一种基于轻量化GE-YOLOv8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轻量化GE‑YOLOv8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，包括：采集侧架铸件浇冒口图像，构建侧架铸件的浇冒口的检测数据集；引入YOLOv8n神经网络，YOLOv8n神经网络包括Backbone网络、Neck网络和Head网络，使用GhostNet网络、EMA注意力机制对YOLOv8n神经网络进行改进，得到改进的YOLOv8n神经网络；将训练集和验证集输入改进的YOLOv8n神经网络进行训练和优化，得到轻量化GE‑YOLOv8n浇冒口特征检测模型；使用轻量化GE‑YOLOv8n浇冒口特征检测模型对测试集中待检测的侧架铸件浇冒口图像中的浇冒口进行特征检测，得到浇冒口的类别；本方案能够大幅度提升检测效率，增强网络对复杂或微小浇冒口的特征识别能力，提高检测效果，保证检测的实时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器视觉辅助工业缺陷检测，尤其涉及一种基于轻量化ge-yolov8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法。

技术介绍

1、铁路货车侧架作为铁路货车运输系统中重要大型机械部件，对于货车运行的稳定性和安全性具有重要作用。当前对于货车侧架大型铸件浇冒口的处理仍以传统人工作业为主导，主要集中于中小型铸造厂及老旧生产线。人工清理过程中虽然可通过触觉、视觉综合判断各种浇冒口的位置及清理力度，在无明确检测数据支撑时仍能保证基本清理质量，但传统作业模式存在很多不足，如人工清理效率受工人体力、经验限制，单件作业耗时较长，且质量波动显著，难以满足标准化生产需求；恶劣的工作环境中存在的金属碎屑和粉尘容易引发职业健康问题；并且，依赖传统工艺难以实现清理参数的量化控制，阻碍工艺优化与数据追溯，无法适应智能制造发展趋势。因此，基于工业机器人技术替代人工完成铸件的智能处理具有长远意义。

2、需要指出的是，在运用智能机器人装备实施货车侧架铸造浇冒口清理过程中，机器视觉技术对残留特征的精准定位构成系统运行的核心环节，其检测性能将直接影响机械加工的最终结果。通过引入先进的深本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于轻量化GE-YOLOv8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于轻量化GE-YOLOv8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，其特征在于，引入YOLOv8n神经网络，使用GhostNet网络、EMA注意力机制对所述YOLOv8n神经网络进行改进，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于轻量化GE-YOLOv8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，其特征在于，所有GhostConv模块均包括基础卷积层、幻影生成层和拼接层；

4.根据权利要求2所述的一种基于轻量化GE-YOLOv8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，...

【技术特征摘要】

1.一种基于轻量化ge-yolov8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于轻量化ge-yolov8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，其特征在于，引入yolov8n神经网络，使用ghostnet网络、ema注意力机制对所述yolov8n神经网络进行改进，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于轻量化ge-yolov8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，其特征在于，所有ghostconv模块均包括基础卷积层、幻影生成层和拼接层；

4.根据权利要求2所述的一种基于轻量化ge-yolov8n的货车侧架铸造浇冒口检测方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：李炳萱，秦兆伯，穆禹丞，薛沐辉，张锦城，张博，于健，陈广泰，关颖，
申请(专利权)人：中车大连机车研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：