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申请/专利权人：盐城工学院
摘要：本发明提供了一种基于YOLOv8‑IFW算法的铁屑缠绕检测识别方法，包括：铁屑缠绕检测识别系统需求分析；伸缩式在机视觉检测方案设计；视觉检测控制系统设计；面向切削铁屑缠绕检测的YOLOv8‑IFW算法，在YOLOv8s骨干网络中融入可变形卷积模块，将骨干网络中紧邻输出的两个C2f模块替换为可变形卷积模块，即针对P3、P4检测层实施改造；在YOLOv8s网络的Neck层引入CBAM注意力模块。与现有技术相比，本发明提出的技术方案通过一系列详实数据，展示了铁屑缠绕检测算法的具体成效。这一展示不仅限于单一方面的成就，而是通过与原始算法模型、改进历程中的其他变体，乃至当前业界主流算法的多维度性能比对，全面且立体地验证了所提算法的优越性。
主权项：1.一种基于YOLOv8-IFW算法的铁屑缠绕检测识别方法，其特征在于，包括：铁屑缠绕检测识别系统需求分析；伸缩式在机视觉检测方案设计；视觉检测控制系统设计，控制系统模块包括PLC模块、网络交换机、工业计算机、四通道数字光源调节器、光电传感器开关、电磁阀开关以及伺服电机和驱动器，系统通过交换机连接不同设备，以实现网络通信；数字光源调节器通过USB串行接口与工业计算机直接通信，用于调整光源强度、控制电机和气缸的运行；面向切削铁屑缠绕检测的YOLOv8-IFW算法，在YOLOv8s骨干网络中融入可变形卷积模块，将骨干网络中紧邻输出的两个C2f模块替换为可变形卷积模块，即针对P3、P4检测层实施改造；在YOLOv8s网络的Neck层引入CBAM注意力模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 盐城工学院 一种基于YOLOv8-IFW算法的铁屑缠绕检测识别方法
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