基于改进YOLOV11与Fasternet-BiFPN的工厂碳纤维缺陷识别研究

概述本项目旨在开发一种基于改进YOLOV11与Fasternet-BiFPN的工厂碳纤维缺陷识别系统采用图像分割技术实现自动化检测。系统针对7类碳纤维缺陷碳纤维、损伤、碎屑、分层、折叠、错位、分裂进行精准识别通过结合YOLOV11-seg-fasternet-bifpn算法架构提升了检测精度和效率。前端采用QT框架开发用户友好界面实现图像输入、处理结果可视化及系统交互功能。该研究通过算法创新优化解决了传统碳纤维缺陷检测中人工效率低、准确度不高等问题为工业生产提供了高效可靠的自动化检测解决方案。任务目标随着碳纤维复合材料在航空航天、汽车制造等高端工业领域的广泛应用其产品质量控制变得尤为重要。碳纤维材料在生产过程中可能产生损伤、分层、折叠等多种缺陷这些缺陷会严重影响材料的力学性能和使用寿命甚至导致安全隐患。传统的缺陷检测方法依赖人工目视检查存在效率低、主观性强、漏检率高等问题。本研究旨在基于改进YOLOV11与Fasternet-BiFPN架构开发一种高效、准确的工厂碳纤维缺陷自动识别系统。通过融合先进的深度学习技术与轻量化网络设计实现对碳纤维材料七类常见缺陷的精准检测与分类提高检测效率与可靠性降低生产成本为碳纤维复合材料的质量控制提供智能化解决方案推动工业质检领域的技术创新与产业升级。数据集信息该数据集包含七类碳纤维缺陷图像类别与中文含义对应关系为‘carbon fiber’碳纤维基材、‘damage’损伤、‘debris’杂质、‘delamination’分层、‘fold’折叠、‘misaligment’错位和’split’分裂。选择此数据集的优势在于其全面覆盖了碳纤维生产过程中的典型缺陷类型能够有效验证模型在复杂工业场景下的多缺陷识别能力。数据集的类别划分既考虑了缺陷的物理形态特征又兼顾了实际生产中的检测需求为改进YOLOV11与Fasternet-BiFPN架构的模型训练提供了高质量样本支持。此外该数据集的多样性有助于提升模型对不同光照条件、背景噪声和缺陷严重程度的鲁棒性从而确保在实际工厂环境中的高精度检测性能。图片算法创新系统架构概述本研究提出了一种基于改进YOLOV11与Fasternet-BiFPN的碳纤维缺陷识别系统该系统结合了最新的目标检测技术与高效的神经网络架构专为工业环境下的碳纤维缺陷检测而设计。改进YOLOV11主干网络本研究对YOLOV11主干网络进行了创新性改进主要引入了Fasternet模块以提升特征提取效率和准确性。Fasternet模块创新点Fasternet模块通过采用分组卷积和深度可分离卷积的组合显著减少了计算复杂度同时保持了特征提取能力。其结构如下实验结果与分析本研究在包含7类碳纤维缺陷的数据集上进行了实验结果表明改进后的YOLOV11与Fasternet-BiFPN模型在检测精度和速度方面均优于传统方法。结论本研究提出的基于改进YOLOV11与Fasternet-BiFPN的碳纤维缺陷识别系统通过引入Fasternet模块和改进的BiFPN特征融合网络显著提高了对碳纤维缺陷的检测精度和效率。实验结果表明该模型在保持较高推理速度的同时实现了更好的检测性能为工业生产中的碳纤维质量控制提供了有效的技术支持。源码获取欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式