【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别检测，尤其涉及一种基于改进yolov8模型的窗帘布透光瑕疵检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、窗帘布作为纺织行业的重要产品，其表面质量直接影响使用性能与市场竞争力。透光瑕疵(如孔洞、薄点、透光不均等)是窗帘布生产过程中常见的质量问题，若未及时检测剔除，将严重降低产品合格率并影响用户体验。因此，高效、精准的透光瑕疵检测是提升窗帘布生产质量的关键环节。
2、当前窗帘布透光性检测主要分为两类：一是传统人工检测，在暗室中将布料举至光源前，通过人工观察判断透光瑕疵；二是部分机械或自动化检测设备，如采用局部采样检测的装置，通过光敏电阻等元件感应局部区域的透光性并标记不合格位置。
3、通过检测人员人眼判断是否存在透光过多、过少或不均问题的方式，存在工作量大、准确性低、效率低下的问题，而且在暗室中长时间注视强光源对人眼伤害较大。
4、通过自动化检测设备进行透光性检测相比人工检测提升了效率和准确性，但仍以局部评估代替整体评估为主要逻辑，不够全面，核心原因在于，目前已有自动化检测设备使用的图...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv8模型的窗帘布透光瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘信息增强模块EIEM包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述C2f_Star模块使用StarNet结构替换Darknet Bottleneck结构，包括以下处理步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述NWD损失函数的计算包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在模型部署前还包括：
6.一种窗帘布透光瑕疵检测系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov8模型的窗帘布透光瑕疵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘信息增强模块eiem包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述c2f_star模块使用starnet结构替换darknet bottleneck结构，包括以下处理步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述nwd损失函数的计算包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在模型部署前还包括：
6.一种窗帘布透光瑕疵检测系统，其特征在于，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：周强，方明，闵悦，
申请(专利权)人：上海同温层信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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