申请/专利权人：中国特种设备检测研究院

申请日：2024-01-26

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934430A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供了一种基于改进YOLOv8的工业管道缺陷检测方法及系统，涉及工业管道缺陷检测技术领域，该方法包括：获取管道表面图像，利用管道缺陷检测模型，识别管道表面图像中的缺陷位置和缺陷类型，管道缺陷检测模型基于改进YOLOv8网络，在训练的过程中，基于WIoU损失和Sophia优化器替换原手段，最终的模型可快速、准确地识别出管道表面图像中的缺陷位置和缺陷类型。相较于传统的YOLOv8算法，本发明利用WIoU损失函数替换了CIoU损失函数，提高了训练的稳定性、收敛速度和识别准确率；利用Sophia优化器替换了官方的AdamW优化器，模型的训练时间能够得到大幅缩短，节省大量的计算资源，内存占用更少。

主权项：1.一种基于改进YOLOv8的工业管道缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取管道表面图像；利用管道缺陷检测模型，识别所述管道表面图像中的缺陷位置和缺陷类型；所述管道缺陷检测模型为基于改进YOLOv8网络得到的模型；所述改进YOLOv8网络包括缺陷位置检测分支和缺陷类型检测分支，所述缺陷位置检测分支以WIoU损失作为损失函数；所述改进YOLOv8网络在进行训练时利用Sophia优化器更新所述改进YOLOv8网络的模型参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国特种设备检测研究院 基于改进YOLOv8的工业管道缺陷检测方法及系统

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