热加工工艺

作者：陈云霞, 胡荣升, 胡海宁, 黄雷阳,

关键词：电子束焊接, PyQt5, YOLOv8n, 轻量化模型, 人机交互界面,

针对电子束焊接圆环形焊件时存在圆心定位与特征提取困难、传统视觉检测方法效率低下等问题，提出了一种基于YOLOv8n的电子束焊件定位与检测系统。该系统采用Python作为主要编程语言开发，结合PyQt5设计人机交互界面，采用深度学习和多线程技术，使得视频流的处理与用户界面的更新能够并行进行，避免了界面卡顿。此外，通过改进YOLOv8n预训练模型和迭代标注的方法，使得标注结果更为精确。为了解决圆环形焊件图像待提取特征与背景相似度过高引起的特征融合冗余导致特征提取困难的问题，在backbone部分通过空间重构单元和通道重构单元来减少模型参数中的冗余，并使用归一化调整每个特征通道的均值和方差，最后设计了新的低阶特征融合模块SCFF，并保留了圆环形特征的关键信息，同时减少了模型参数量和计算成本。改进后的模型实现了圆心的自动识别、焊缝定位、圆心坐标可视化等功能。试验结果表明：改进后的模型较原模型平均预测精确度提高了1.8%，参数量减少了18.7%，更利于实际模型的部署和嵌入使用。

来源：2026年第5期

《热加工工艺》期刊编辑部

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