基于自注意力機(jī)制的YOLOv8瓷磚瑕疵檢測

摘要：瓷磚作為常見的建筑裝飾材料，其質(zhì)量直接關(guān)系到建筑的美觀性和使用安全性。傳統(tǒng)的瓷磚瑕疵檢測方法存在效率低下和準(zhǔn)確性不高的問題。為此，文章提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8算法的瓷磚瑕疵檢測方法，旨在提高檢測的精度和速度。通過增設(shè)小目標(biāo)檢測層，強(qiáng)化深層和淺層語義信息的融合，從而確保模型能夠識別更多的小目標(biāo)瑕疵；同時(shí)，在頸部結(jié)構(gòu)中引入GAM注意力機(jī)制，使模型能夠關(guān)注到圖像中瑕疵的關(guān)鍵區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法在瓷磚瑕疵檢測任務(wù)中表現(xiàn)出色，模型的mAP（平均精確率均值）達(dá)到89.83%，能有效檢測多種類型的瑕疵，為瓷磚生產(chǎn)的質(zhì)量控制提供了有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：瓷磚瑕疵檢測；YOLOv8；改進(jìn)算法；注意力機(jī)制

中圖分類號：TP391.41；TP18" " "文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " "文章編號：1674-0688（2024）12-0006-06

0 引言

瓷磚作為建筑裝飾領(lǐng)域的重要材料，其表面質(zhì)量至關(guān)重要。瑕疵不僅影響瓷磚的美觀，還可能降低其使用壽命和性能。隨著瓷磚生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)的人工檢測方法在效率和準(zhǔn)確性方面已難以滿足實(shí)際需求。因此，利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)瓷磚瑕疵的自動(dòng)檢測具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要任務(wù)，其發(fā)展主要集中于兩階段目標(biāo)檢測和一階段目標(biāo)檢測兩個(gè)方面。兩階段目標(biāo)檢測憑借高精度和可靠性，在復(fù)雜任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用。該方法先生成候選區(qū)域，再利用分類器進(jìn)行處理，如R-CNN（基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）［1］、Fast R-CNN［2］、Faster R-CNN［3］和Mask R-CNN［4］等。這些算法通過RPN（區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)）生成候選區(qū)，并利用CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 進(jìn)行分類和回歸，雖然精度較高，但是計(jì)算復(fù)雜，推理速度慢，不適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用。相比之下，一階段目標(biāo)檢測簡化了檢測流程，將目標(biāo)檢測任務(wù)簡化為單個(gè)階段，無需生成中間候選區(qū)域，直接預(yù)測目標(biāo)類別和位置，如YOLO（You Only Look Once）、SSD（單次多框檢測）和RetinaNet（視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)）等。這些模型通過單次前向傳播，直接從輸入圖像生成目標(biāo)類別和邊界框預(yù)測結(jié)果，顯著提升了計(jì)算效率，縮短了處理時(shí)間。

隨著智能工業(yè)時(shí)代的到來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)檢測中的應(yīng)用日益廣泛，特別是在瓷磚表面缺陷檢測領(lǐng)域取得了顯著成果，但仍存在不足。例如，Samarawickrama等［5］采用Matlab軟件，通過對比圖像中特定區(qū)域內(nèi)白色像素比例與整體占比來檢測瓷磚表面缺陷，但該方法易受圖像質(zhì)量、光照條件以及缺陷類型多樣性的影響。如果瓷磚表面缺陷不以白色像素為主要特征，或圖像受到噪聲、陰影等干擾，可能導(dǎo)致誤檢或漏檢。Cao等［6］提出的基于改進(jìn)Cascade-RCNN網(wǎng)絡(luò)的瓷磚表面缺陷檢測模型，雖然能在不同紋理背景下準(zhǔn)確定位和識別缺陷，但是模型的訓(xùn)練和優(yōu)化需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，并且對計(jì)算資源要求較高。如果瓷磚表面缺陷類型過于復(fù)雜或多樣，模型泛化能力可能會(huì)受限。Lu等［7］提出的多滑動(dòng)窗口檢測方法有效解決了因瓷磚紋理干擾導(dǎo)致的誤檢問題，但該方法需對高分辨率瓷磚圖像進(jìn)行裁剪和切片處理，提高了處理的復(fù)雜性和時(shí)間成本。同時(shí)，切片之間的重疊部分可能導(dǎo)致重復(fù)檢測或遺漏。Zhang等［8］的方法雖然適用于復(fù)雜紋理瓷磚表面缺陷的識別，但是改進(jìn)的SSR（Single Scale Retinex）算法和顯著性檢測等步驟提高了算法的復(fù)雜性和計(jì)算量。如果瓷磚表面缺陷與背景紋理相似或融合，該方法可能面臨挑戰(zhàn)。Alamsyah等［9］采用的數(shù)字圖像處理技術(shù)雖然能精準(zhǔn)識別瓷磚表面缺陷，但是中位濾波器預(yù)處理和灰度共生矩陣特征提取等步驟易受圖像噪聲、光照變化等因素影響。同時(shí)，KNN（k-Nearest Neighbor）分類算法的性能受訓(xùn)練數(shù)據(jù)集質(zhì)量和數(shù)量的限制。

相較于傳統(tǒng)目標(biāo)檢測技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法在精準(zhǔn)度和魯棒性方面更優(yōu)，但仍存在不足。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化需要大量計(jì)算資源和時(shí)間成本；模型泛化能力受訓(xùn)練數(shù)據(jù)集多樣性和質(zhì)量的限制；如果瓷磚表面缺陷類型或紋理特征發(fā)生顯著變化，模型可能需重新訓(xùn)練或調(diào)整參數(shù)以適應(yīng)新環(huán)境。鑒于現(xiàn)有瓷磚表面瑕疵檢測方法的局限性，本文提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8［10］的創(chuàng)新模型。該模型通過增設(shè)小目標(biāo)檢測層，有效融合了深層與淺層語義信息，顯著提升了模型對小瑕疵的識別能力。同時(shí)，在模型頸部結(jié)構(gòu)中引入GAM（Gated Attention Module，全局注意力模塊）注意力機(jī)制，使模型能夠精準(zhǔn)聚焦于圖像中的瑕疵關(guān)鍵區(qū)域，大幅降低了誤檢率。此外，本文對YOLOv8模塊的損失函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，將CIoU替換為Focal EIoU［11］，進(jìn)一步提高了預(yù)測框的精確度，加速了模型收斂過程，從而全面提升了瓷磚瑕疵檢測模型的性能。這一系列精心設(shè)計(jì)的優(yōu)化措施，共同推動(dòng)了瓷磚瑕疵檢測技術(shù)的實(shí)質(zhì)性進(jìn)步。

1 YOLOv8算法概述

YOLOv8是Ultralytics公司在YOLO系列中的最新成果，代表了新一代實(shí)時(shí)對象檢測深度學(xué)習(xí)框架的水平。它不僅延續(xù)了YOLO系列的高效與實(shí)時(shí)檢測優(yōu)勢，還通過多方面的深度優(yōu)化與革新，實(shí)現(xiàn)了檢測精度與性能的雙重提升。YOLOv8采用了改良的骨干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如CSPNet（Cross Stage Partial Network）［12］，這一設(shè)計(jì)在大幅減少參數(shù)量的同時(shí)，顯著增強(qiáng)了特征提取的效能與深度，確保了模型在保持輕量化的同時(shí)，仍能精準(zhǔn)捕捉并解析豐富的圖像特征。與前代如YOLOv5等版本相比，YOLOv8摒棄了傳統(tǒng)的錨點(diǎn)檢測方式，轉(zhuǎn)而采用無錨檢測策略，直接預(yù)測目標(biāo)的中心坐標(biāo)與邊界框。這一變革不僅簡化了檢測流程，還在提升檢測精度與效率方面取得了顯著成效，同時(shí)避免了手動(dòng)調(diào)整錨點(diǎn)的繁瑣過程，加速了非極大值抑制（NMS）等關(guān)鍵推理步驟的執(zhí)行。此外，YOLOv8在Backbone與Neck部分融入了創(chuàng)新元素，如C2f模塊，通過增設(shè)跳躍連接、豐富梯度流等手段，進(jìn)一步強(qiáng)化了特征提取的廣度與深度，從而全面提升了模型的整體性能。值得一提的是，YOLOv8在單目標(biāo)檢測算法的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了顯著優(yōu)化與拓展，展現(xiàn)出卓越的跨尺度感知能力，極大地提升了瑕疵檢測的精準(zhǔn)度與效率。YOLOv8結(jié)構(gòu)圖見圖1。

2 瓷磚表面缺陷瑕疵數(shù)據(jù)集

2.1 瓷磚表面瑕疵缺陷分類

本文使用的數(shù)據(jù)集來源于廣東工業(yè)制造創(chuàng)新大賽的智能算法競賽——瓷磚瑕疵檢測環(huán)節(jié)。該數(shù)據(jù)集包含豐富的瓷磚瑕疵樣本，共計(jì)5 388張圖像，涵蓋了約12 000個(gè)檢測目標(biāo)。瓷磚瑕疵類型多樣，具體包括邊異常、角異常、白色點(diǎn)瑕疵、淺色塊瑕疵、深色點(diǎn)塊瑕疵以及光圈瑕疵（圖2）。

2.2 瓷磚表面瑕疵類型分析處理

原數(shù)據(jù)集圖像的高分辨率及眾多瑕疵目標(biāo)會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練過程耗時(shí)且檢測效果不佳，極大地增加了模型學(xué)習(xí)的難度，因?yàn)槟繕?biāo)相對于原圖尺度較小。為顯著提升模型運(yùn)行速度和檢測精度，本實(shí)驗(yàn)采取了高效的數(shù)據(jù)集離線切片策略。將原始大尺寸圖片切割成多個(gè)640×640像素的小圖，作為模型訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù)。離線處理確保了數(shù)據(jù)處理的高效性和便捷性。

在切圖過程中，設(shè)計(jì)了一個(gè)640×640像素的滑動(dòng)窗口，從原始圖像的左上角開始，按從左到右、從上到下的順序逐步滑動(dòng)切割。為避免切割邊緣落在瑕疵目標(biāo)上導(dǎo)致目標(biāo)被截?cái)?，特別設(shè)置了重疊區(qū)域，使相鄰滑動(dòng)窗口之間存在20%的交集（即重疊比例為0.2）。這一措施有效保障了瑕疵目標(biāo)的完整性，減少了因切割導(dǎo)致的信息丟失。在計(jì)算切圖步長時(shí)，根據(jù)重疊比例確定步長為512像素。從原圖左上角開始切圖，切出圖像的左上角坐標(biāo)x、y依次遞增，但在最后一步時(shí)，需調(diào)整切圖的重疊部分，確保不超出原圖范圍。例如，當(dāng)y坐標(biāo)遞增到5 120后，下一步的y坐標(biāo)應(yīng)調(diào)整為6 000-640，以避免超出原圖6 000像素的高度。

在標(biāo)簽處理上，切圖對應(yīng)的標(biāo)簽變化僅涉及簡單的幾何變換（即左上角坐標(biāo)的加減運(yùn)算）。將所有原始數(shù)據(jù)集切成640×640像素的小圖后，剔除純背景圖像，數(shù)據(jù)集規(guī)模擴(kuò)大至21 422張圖片，極大地豐富了訓(xùn)練樣本。通過采取離線切片策略并精心設(shè)計(jì)切圖過程，成功解決了原始數(shù)據(jù)集圖像分辨率高、目標(biāo)尺度小的問題，為模型訓(xùn)練提供了豐富且高效的訓(xùn)練樣本。為科學(xué)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，隨機(jī)選取其中5 000張圖片作為訓(xùn)練集，用于模型的訓(xùn)練與優(yōu)化；隨機(jī)選取1 000張圖片作為驗(yàn)證集，用于評估模型的性能與泛化能力。

3 改進(jìn)的YOLOv8算法在瓷磚瑕疵檢測中的應(yīng)用

3.1 設(shè)計(jì)檢測模型

基于瓷磚瑕疵檢測的任務(wù)特性，鑒于瓷磚瑕疵通常表現(xiàn)為像素點(diǎn)少、形狀多樣、大小不一，并且與背景紋理高度相似，導(dǎo)致瑕疵特征難以有效提取，傳統(tǒng)方法易出現(xiàn)漏檢和誤檢問題。同時(shí)，原始的YOLOv8模型在檢測瓷磚中的微小瑕疵時(shí)，也存在信息丟失和性能不足的情況。因此，本文在YOLOv8模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了針對性的改進(jìn)，以提升模型對瓷磚瑕疵檢測的準(zhǔn)確性和整體性能。改進(jìn)后的模型設(shè)計(jì)如下。

（1）針對瓷磚瑕疵尺度小且變化多樣的特點(diǎn)，模型中增加了小目標(biāo)檢測層。這一改進(jìn)旨在更好地捕捉瓷磚圖像中的細(xì)微瑕疵特征，同時(shí)增強(qiáng)深層和淺層語義信息的融合程度，確保模型能夠識別并定位更多的小目標(biāo)瑕疵。通過引入該層，模型在處理瓷磚瑕疵檢測任務(wù)時(shí)，能夠更細(xì)致地分析圖像細(xì)節(jié)，減少漏檢情況，從而提高檢測精度。此外，增設(shè)小目標(biāo)檢測層有效融合了深層與淺層語義信息，顯著提升了模型對小瑕疵的識別能力。

（2）在模型的頸部結(jié)構(gòu)中，引入了GAM注意力機(jī)制。GAM注意力機(jī)制能夠引導(dǎo)模型關(guān)注圖像中包含瑕疵的關(guān)鍵區(qū)域，從而有效區(qū)分瑕疵與背景紋理。這一改進(jìn)使得模型在處理具有復(fù)雜紋理背景的瓷磚圖像時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地定位瑕疵位置，減少誤檢情況，提高檢測的魯棒性和準(zhǔn)確性。

（3）為優(yōu)化預(yù)測框并提高模型的收斂效果，將YOLOv8模塊中的CIoU損失函數(shù)替換為Focal EIoU損失函數(shù)。Focal EIoU損失函數(shù)在CIoU的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，更加關(guān)注預(yù)測框與真實(shí)框之間的重疊程度和形狀差異，同時(shí)賦予難以分類的樣本更高權(quán)重。這一改進(jìn)不僅提高了模型的檢測性能，而且還使模型在檢測瓷磚瑕疵時(shí)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測瑕疵的位置和大小，有助于模型在訓(xùn)練過程中更快收斂至最優(yōu)解。改進(jìn)后的YOLOv8網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)見圖3。

3.2 增強(qiáng)小目標(biāo)檢測能力

針對瓷磚表面瑕疵尺寸較小且細(xì)節(jié)豐富的特點(diǎn)，在YOLOv8模型的基礎(chǔ)上增加了小目標(biāo)檢測層。由于小目標(biāo)樣本尺寸偏小且子采樣系數(shù)偏大，因此YOLOv8在利用深層特征圖捕捉小目標(biāo)特征時(shí)面臨挑戰(zhàn)。原始模型設(shè)計(jì)針對640×640像素的輸入圖像，最小檢測尺度設(shè)定為80×80像素，導(dǎo)致高度或?qū)挾刃∮?0像素的目標(biāo)在單個(gè)網(wǎng)格的檢測圖像中難以被識別，從而使原始模型對小目標(biāo)的檢測失效。為解決此問題，本文提出在模型中引入一個(gè)小目標(biāo)檢測層。該檢測層尺寸為160×160像素，并配備了一個(gè)額外的融合特征模塊和一個(gè)新增的檢測頭。

改進(jìn)過程具體如下：在原本第十五層輸出的檢測后，新增一個(gè)Upsample-Concat-C2f結(jié)構(gòu)，用于小目標(biāo)分支160×160檢測頭的輸出。隨后，使用一個(gè)CBS-Concat-C2f結(jié)構(gòu)，先將160×160卷積變換為80×80，再與第十五層輸出的80×80檢測頭進(jìn)行融合。通過上述改進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)不僅提升了對于小目標(biāo)的檢測精度，還擴(kuò)大了其檢測范圍。

3.3 引入GAM注意力機(jī)制

在模型的頸部架構(gòu)中，融入了GAM注意力機(jī)制。GAM機(jī)制憑借其卓越的能力，能夠精準(zhǔn)地引導(dǎo)模型聚焦于圖像中瑕疵的關(guān)鍵區(qū)域，同時(shí)有效削弱無關(guān)背景信息的干擾，從而大幅提升檢測的精確度和魯棒性。即使面臨復(fù)雜多變的紋理和光照條件，模型也能準(zhǔn)確識別出瑕疵。

GAM注意力模塊構(gòu)造圖見圖4，該模塊利用全局觀察和建模技術(shù)，深入挖掘圖像特征中的關(guān)鍵信息，并顯著增強(qiáng)不同通道與空間之間的交互作用。在處理流程中，輸入特征圖F1，與通道注意力圖Mc進(jìn)行逐個(gè)通道的乘法運(yùn)算，以此凸顯對瑕疵檢測至關(guān)重要的通道特征。隨后，經(jīng)過初步處理的特征與空間注意力圖Ms進(jìn)行逐元素的乘法運(yùn)算，進(jìn)一步精確鎖定瑕疵在圖像中的具體位置。通道注意力子模塊構(gòu)造圖見圖5，該子模塊采用先進(jìn)的3D置換方法，在高度、寬度和通道數(shù)3個(gè)維度上同時(shí)存儲和處理信息，實(shí)現(xiàn)對圖像特征的全面理解。接著，引入一個(gè)包含兩層的多層感知機(jī)（MLP），用于進(jìn)一步加深通道與空間之間的內(nèi)在聯(lián)系，提升模型對特征信息的挖掘能力?？臻g注意力子模塊構(gòu)造圖見圖6，該子模塊利用兩個(gè)7×7的卷積層（Conv）對輸入圖的空間信息進(jìn)行精細(xì)的融合和處理，從而實(shí)現(xiàn)對瑕疵位置的精確捕捉。為確保通道注意力子模塊和空間注意力子模塊在處理特征信息時(shí)的一致性和協(xié)調(diào)性，兩個(gè)模塊在設(shè)計(jì)中采用了相同的縮小比率，這一設(shè)計(jì)策略不僅簡化了模型的復(fù)雜度，還進(jìn)一步提升了模型的穩(wěn)定性和可靠性。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)配置

實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如下：CPU采用16核AMD EPYC 9654 96核心處理器，內(nèi)存配置為60 GB，GPU選用RTX 4090顯卡（單卡，24 GB）。本實(shí)驗(yàn)采用最新版本的PyTorch 2.0深度學(xué)習(xí)框架，結(jié)合Python編程語言，構(gòu)建了高效、準(zhǔn)確的瓷磚瑕疵檢測模型。

4.2 評價(jià)指標(biāo)

在目標(biāo)檢測領(lǐng)域，為全面評估模型的檢測性能，通常采用準(zhǔn)確率（P）、召回率（R）以及平均精確率均值（mAP）等關(guān)鍵指標(biāo)，用以評價(jià)模型的檢測精度。

[P=TpTp+Fp×100%]，" " " " " " （1）

[R=TpTp+Fn×100%]，" " " " " " " （2）

[mAP=j=1nAPjn]，" " " " " " " " " " " " " "（3）

其中：Tp表示正確預(yù)測為正例的數(shù)量，反映分類器在正例識別上的準(zhǔn)確性；Fp表示錯(cuò)誤預(yù)測為正例的數(shù)量，反映分類器在正例識別上的誤報(bào)率； Fn表示錯(cuò)誤預(yù)測為負(fù)例的數(shù)量，反映分類器在正例識別上的漏報(bào)率；n代表數(shù)據(jù)集中的類別總數(shù)；APj表示第j個(gè)類別的平均精度，它是通過計(jì)算不同召回率水平下的mAP得到，反映分類器在該類別上的綜合檢測能力。

4.3 目標(biāo)檢測算法實(shí)驗(yàn)對比

為全面評估YOLOv8算法及其改進(jìn)版本的性能，本文選取當(dāng)前流行的單階段目標(biāo)檢測算法YOLOv5s與YOLOv8n，以及經(jīng)典的兩階段目標(biāo)檢測算法Faster-RCNN作為參照對象進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果（表1）展示了不同算法在P、R、mAP等關(guān)鍵指標(biāo)上的表現(xiàn)。分析表1中的數(shù)據(jù)可知，未經(jīng)優(yōu)化的YOLOv8n算法在P、R及mAP得分上均優(yōu)于其他對比算法。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對YOLOv8算法進(jìn)行了針對性改進(jìn)，改進(jìn)后的TOLOv8檢測效果圖見圖7。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)后的YOLOv8算法精確度達(dá)到89.83%，實(shí)現(xiàn)了對瓷磚表面瑕疵點(diǎn)的精準(zhǔn)識別，并且其mAP得分相比原始YOLOv8n算法顯著提升了13.59%，充分驗(yàn)證了改進(jìn)措施的有效性與算法優(yōu)化后的巨大潛力。

5 結(jié)語

本文提出了一種基于改進(jìn)的 YOLOv8 算法的瓷磚瑕疵檢測方法。通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、引入注意力機(jī)制及替換損失函數(shù)，該方法有效地提高了瓷磚瑕疵檢測的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，改進(jìn)后的YOLOv8算法在瓷磚瑕疵檢測任務(wù)中展現(xiàn)出良好的性能，能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)中的檢測需求。未來的研究可進(jìn)一步探索將該算法應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)線，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、在線的瓷磚瑕疵檢測，從而為瓷磚生產(chǎn)行業(yè)的質(zhì)量控制提供更高效、可靠的技術(shù)支撐。

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*湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目“基于改進(jìn)Mask R-CNN的表面缺陷檢測算法研究”（23C0194）。

【作者簡介】周先超，男，湖南常德人，在讀碩士研究生，研究方向：工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、工業(yè)異常檢測；劉強(qiáng)（通信作者），男，湖北隨州人，碩士，副教授，研究方向：模式識別、智能信息處理；韓曉諾，男，河北邢臺人，在讀碩士研究生，研究方向：人工智能、工業(yè)異常檢測；林鑫，男，河南南陽人，在讀碩士研究生，研究方向：人工智能、工業(yè)異常檢測；王文川，湖南衡陽人，在讀碩士研究生，研究方向：人工智能、工業(yè)異常檢測；高榕檣，男，山西代縣人，本科，高級工程師，研究方向：大數(shù)據(jù)分析、智能信息處理。

【引用本文】周先超，劉強(qiáng)，韓曉諾，等.基于自注意力機(jī)制的YOLOv8瓷磚瑕疵檢測［J］.企業(yè)科技與發(fā)展，2024（12）：6-11.