一种基于改进YOLOv8模型的箱型检测与条码识别方法

一种基于改进YOLOv8模型的箱型检测与条码识别方法，包括以下步骤；步骤1)：构建改进YOLOv8模型，进行箱型检测与条码识别，向YOLOv8模型引入CA注意力机制的目标检测；向YOLOv8模型引入WIoU的目标检测；向YOLOv8模型引入GSConv+Slim Neck架构的目标检测；步骤2)：基于Omniverse数字孪生的数据生成，进行实验收集数据，构建自建数据集，自建数据集包含纸箱、料箱及条码3种类别；步骤3)：在自建数据集的基础上对改进后的模型进行训练，进行箱型检测与条码识别。本发明不仅能够实现对原先识别设备的替代，节约成本，还能够将箱型检测设备的误分率大大降低。