基于深度学习的瓷砖表面缺陷检测数据增强方法

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摘要：瓷砖表面缺陷不仅影响外观，还可能缩短使用寿命并带来装修安全隐患。针对YOLOv8深度模型进行瓷砖表面缺陷检测时，需构建有效的训练数据集以保证模型的稳定性，提出基于深度学习的瓷砖表面缺陷检测数据增强方法。首先，通过高分辨率线阵相机采集瓷砖图像，并结合公共的纹理瓷砖数据集，构建瓷砖数据集；然后，利用Copy-Paste算法对瓷砖图像的缺陷目标进行分割、变换并粘贴到新的背景图像中，以提高YOLOv8深度模型的表面缺陷检测性能。（剩余7804字）

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