个人卖家: 月下独酌 创建于:2025-08-25
改进YOLOv8表面缺陷检测算法
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售卖方式详解

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使用环境 工业产线环境、表面检测支持连续24小时运行
使用对象 各类塑料制品、电子元器件、金属件等工业产品的表面外观质量检测
使用目的 实现产品表面多种缺陷的自动检测,包括划伤、刮伤、烫伤、溢胶等外观瑕疵
输入数据 600万像素工业相机采集图像,分辨率2592×2048,支持黑白/彩色模式切换
输出数据 缺陷类型、位置坐标、面积尺寸、置信度
硬件配置 ntel i7工控机,RTX 3060显卡,16GB内存;600万像素黑白工业相机,FA镜头,平面无影光源系统。
样本获取 8万张真实缺陷图像,15万张数据增强样本,涵盖4大类表面缺陷类型
测试结果 检测准确率99.3%,误检率低于0.5%,各类缺陷召回率均高于98.8%
执行速度 单帧处理时间≤40ms,600万像素图像处理速度达25帧/秒
资源消耗 GPU显存占用4.5GB,CPU内存占用3.8GB,系统功耗维持在140-160W
源码类型 Python和C++混合开发,提供完整算法库和API接口
文件大小 完整算法包4.2GB
相关备注 支持多相机协同工作,可与MES系统集成,提供实时质量数据监控和分析功能
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