基于改进YOLOv8的脱水蔬菜异物检测方法

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20249020

摘要/Abstract

摘要：

针对脱水蔬菜生产过程中人工质检工作量大、检测效率低、工人质检标准不一致等问题，提出了一种基于改进YOLOv8的异物检测方法YOLOv8n-BCS，以辅助工人提高质检效率并减轻劳动强度.YOLOv8n-BCS模型在主干网络中引入ShuffleNetV2和BoTNet(bottleneck transformer network)，在颈部网络结构融入SimAM(simple attention module)注意力机制和轻量化上采样算子CARAFE(content-aware reassembly of features)，同时采用SIoU(similarity intersection over union)函数计算回归损失.使用NVIDIA GeForce RTX 3080服务器进行训练测试，实验结果表明：YOLOv8n-BCS模型精确率P为96.8%，召回率R为94.7%，调和平均值F1为95.7%，平均精度均值（mAP）为97.1%，帧率为231 f/s，模型体积为6.1 MB.相比对照模型，YOLOv8n-BCS模型容量减小，检测速度和平均精度均值提升，可为脱水蔬菜智能检测分拣系统优化提供技术参考.

关键词: 脱水蔬菜异物, YOLOv8, 目标检测, 图像识别, 轻量化

Abstract:

Problems such as heavy workload， low manual detection efficiency， and inconsistent quality inspection standards of workers during the production process of dehydrated vegetables exist. To address these issues， a foreign object detection method based on improved YOLOv8， namely YOLOv8n-BCS， was proposed. This method could assist workers in improving quality inspection efficiency and reducing labor intensity. The YOLOv8n-BCS model introduced ShuffleNetV2 and BoTNet （bottleneck transformer network） into the backbone network and incorporated the simple attention module （SimAM） attention mechanism and lightweight upsampling operator content-aware reassembly of features （CARAFE） into the neck structure. The similarity intersection over union （SIoU） function was also used to calculate regression loss. By using an NVIDIA GeForce RTX 3080 server for training and testing， the experimental results show that the YOLOv8n-BCS model has an accuracy P of 96.8%， a recall R of 94.7%， a harmonic mean F1 of 95.7%， a mean average accuracy （mAP） of 97.1%， a frame rate of 231 f/s， and a model volume of 6.1 MB. Compared with the control model， the YOLOv8n-BCS model has reduced capacity， as well as improved detection speed and average accuracy， providing a technical reference for optimizing intelligent detection and sorting systems for dehydrated vegetables.

Key words: foreign object in dehydrated vegetables, YOLOv8, object detection, image recognition, lightweight

中图分类号:

TP 393.4

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图/表 16

图1 YOLOv8网络结构

Fig.1 Structure of YOLOv8 network

图2 YOLOv8n-BCS网络结构

Fig.2 Structure of YOLOv8n-BCS network

图3 ShuffleNetV2网络结构

Fig.3 Structure of ShuffleNetV2 network

图4 MHSA结构图

Fig.4 Structure diagram of MHSA

图5 CARAFE结构图

Fig.5 Structure diagram of CARAFE

图6 SimAM结构图［33］

Fig.6 Structure diagram of SimAM［33］

图7 异物图像（a）—彩条；（b）—杂草；（c）—棉线；（d）—带泥蔬菜；（e）—头发；（f）—块状塑料；（g）—条状塑料.

Fig.7 Foreign object images

表1 蔬菜异物数据集

Table 1 Foreign object dataset of vegetables

异物类别	训练集	验证集	测试集	总计
彩条	1 481	186	186	1 853
头发	1 444	181	181	1 806
杂草	1 680	210	210	2 100
塑料片	1 040	130	130	1 300
带泥蔬菜	401	50	50	501
棉线	1 441	180	180	1 801
总计	7 487	937	937	9 361

图8 模型训练过程（a）—损失值；（b）—精确率；（c）—精确率与召回率曲线；（d）—召回率.

Fig.8 Model training process

图9 异物图像识别结果（a）—彩条；（b）—杂草；（c）—棉线；（d）—带泥蔬菜；（e）—头发；（f）—块状塑料；（g）—条状塑料.

Fig.9 Image recognition results of foreign objects

图10 mAP曲线对比

Fig.10 Comparison of mAP curves

表2 不同模型性能对比

Table 2 Performance comparison of different models

模型参数	YOLOv3	YOLOv5s	YOLOv8n	YOLOv8n-BCS
P/%	93.1	96.0	96.1	96.8
R/%	90.7	93.9	94.2	94.7
F1/%	91.9	94.9	95.1	95.7
mAP/%	92.3	96.3	96.5	97.1
FPS/(f·s^-1)	143.483	224.116	198.847	231.476
模型大小/MB	235	18.6	6.2	6.1

表3 模型消融实验

Table 3 Model’s ablation experiment

序号	基础模型	ShuffleNetV2+BoTNET	CARAFE	SimAM	SIoU	P/%	R/%	F1/%	mAP/%	FPS
序号	基础模型	ShuffleNetV2+BoTNET	CARAFE	SimAM	SIoU	P/%	R/%	F1/%	mAP/%	f·s^-1
模型1	YOLOv8n	×	×	×	×	96.1	94.2	95.1	96.5	198.847
模型2	YOLOv8n	√	×	×	√	96.3	94.2	95.2	96.7	210.452
模型3	YOLOv8n	×	×	√	√	96.1	94.0	95.0	96.5	202.926
模型4	YOLOv8n	×	√	×	√	96.1	94.3	95.2	96.4	205.424
模型5	YOLOv8n	×	√	√	√	96.3	94.5	95.4	96.6	208.867
模型6	YOLOv8n	√	√	×	√	96.7	93.5	95.1	96.6	205.723
模型7	YOLOv8n	√	×	√	√	96.4	94.1	95.2	96.7	212.428
模型8	YOLOv8n	√	√	√	√	96.8	94.7	95.7	97.1	231.476

图11 不同模型检测效果对比

Fig.11 Comparison of detection effects of different models

图12 脱水蔬菜异物分拣系统

Fig.12 Foreign object sorting systems for dehydrated vegetables

图13 相机成像模型

Fig.13 Imaging model of camera

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