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—— 中国食品杂志社
为了在鸡爪智能化去骨加工过程中实现去骨部位的实时检测，针对在检测过程中因鸡爪去骨部位形态弯曲、边缘特征与背景相似导致模型分割检测效果不佳；现有模型计算量和参数量较高，难以适用于边缘计算受限设备的实时检测等问题，本研究提出一种基于YOLOv11n-seg改进的轻量化分割检测模型SCFL-YOLO。首先通过融合StarNet轻量化网络结构提高效率，其次在C2PSA中引入DynamicTanh激活函数提升特征表达能力，然后在颈部网络中以融合的新卷积FPConv替代C3K2原卷积，构建FPC3K2结构，实现轻量化并增强多尺度边缘特征提取，最后构造全新的轻量级共享卷积预测定位质量分割检测头LSCPLQS，实现对鸡爪不同去骨部位的多尺度分割与检测。结果表明，SCFL-YOLO模型检测精度、分割精度和推理帧率分别达到97.5%、94.8%、180.8 帧/s，与基础模型相比，其参数量、计算量和模型内存占用量分别减少了40.3%、28.4%、39.7%，能有效分割识别鸡爪爪掌和跗跖骨。SCFL-YOLO轻量化分割检测模型能够提高分割和检测精度的同时减少计算开销，可降低鸡爪去骨工艺的复杂度并为后续鸡爪去骨智能化设备提供视觉支持。
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