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申请/专利权人：华南理工大学;佛山市南海蕾特汽车配件有限公司

摘要：本发明公开一种基于YOLOv8改进的基于YOLOv8改进的热成型过程中6系铝合金金相检测方法，包括采集6系铝合金金相图像形成6系铝合金金相数据集，将6系铝合金金相数据集以8：1：1的比例随机划分为训练集、验证集和测试集；对6系铝合金金相数据集进行标注；引入EMA注意力机制模块来优化YOLOv8模型；采用模型对处理好的训练集的训练数据进行训练，得到最优的模型权重数据文件；本发明基于YOLOv8模型，提供一种基于YOLOv8改进的基于YOLOv8改进的热成型过程中6系铝合金金相检测方法和系统，在TEM获取不够清晰，有噪点等其他复杂条件下的图像，依然能保持较高精度情况下实现快速的热成型过程中6系铝合金金相检测与识别，提高检测准确率。

主权项：1.一种基于YOLOv8改进的热成型过程中6系铝合金金相检测方法，其特征在于，其包括以下步骤：1采集热成型过程中6系铝合金的TEM金相照片，并对6系铝合金的TEM金相照片进行预处理，形成6系铝合金金相数据集；2在VOC模式下对步骤1预处理后的金相照片进行锚框标注，并生成.xml标注文件，该标注文件包括标注锚框的位置信息和类别信息；3对生成的.xml标注文件进行格式转化，生成与金相照片一一对应的.txt标注文件；4利用数据增强技术对原始数据集进行扩充；5将6系铝合金金相数据集以一定的比例随机划分为训练集、验证集和测试集；6利用YOLO网络框架对6系铝合金金相数据集的真实边界框进行聚类，得到多种不同尺度的预测框，用于不同尺度目标的预测；7引入EMA注意力机制模块，优化目标检测算法YOLOv8模型；8采用已优化的目标检测算法YOLOv8模型，基于已开源的预训练权重YOLOV8n.pt文件，对步骤5划分的训练集进行训练，通过调整参数和验证集的测试，优化目标检测算法YOLOv8模型至收敛，得到并保存适用于6系铝合金金相检测的最优权重文件best.pt；9利用训练得到的最优权重参数文件best.pt，将步骤5划分的测试集里的测试数据输入到目标检测算法YOLOv8模型中进行检测评估，产生最终的测试结果，输出带预测框的图像以及包含TEM金相照片中目标相的类别与位置信息.txt文件，实现对热成型过程中6系铝合金金相的检测。

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