基于 YOLOv8 的工业缺陷检测
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案例介绍
为某汽车零部件工厂开发表面缺陷实时检测系统，基于 YOLOv8 改进网络结构，引入注意力机制（CBAM）与多尺度特征融合。针对小目标缺陷（划痕、凹坑）定制损失函数，使用 Mosaic 增强扩充 3000 张标注样本。模型 mAP@0.5 达 96.3%，单张推理速度 12ms（RTX 3090），部署于产线后漏检率从 8% 降至 0.5%，替代 6 名人工质检岗。技术栈：PyTorch、OpenCV、TensorRT、C++。
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为某汽车零部件工厂开发表面缺陷实时检测系统，基于 YOLOv8 改进网络结构，引入注意力机制（CBAM）与多尺度特征融合。针对小目标缺陷（划痕、凹坑）定制损失函数，使用 Mosaic 增强扩充 3000 张标注样本。模型 mAP@0.5 达 96.3%，单张推理速度 12ms（RTX 3090），部署于产线后漏检率从 8% 降至 0.5%，替代 6 名人工质检岗。技术栈：PyTorch、OpenCV、TensorRT、C++。
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