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。
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