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题名基于改进YOLOv5s的玻璃盖板划伤检测算法
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作者
李虎
胡晓兵
陈海军
毛业兵
章程军
李航
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机构
四川大学机械工程学院
四川大学宜宾产业技术研究院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第4期62-65,71,共5页
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基金
川大-宜宾校市合作项目(2020CDYB-3)
四川省科技计划重点研发项目(2022YFG0072)
四川大学-遂宁校市合作专项资金项目(2020CDSN-04)。
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文摘
针对当前玻璃盖板检测速度较慢、精确率较低的问题,提出一种基于YOLOv5s算法的玻璃盖板划伤检测改进模型。首先,借鉴ResNeXt结构和大核注意力(largekernelattention,LKA)结构改进原C3模块,增强网络对于特征的检测和提取能力;其次,向网络中引入BiFPN模块,提高网络的特征融合能力和小目标检测能力;最后,使用EIOU损失函数替换原网络中的CIOU损失函数,提高锚框生成的准确性和模型收敛速度。结果表明,改进后模型,精确率达到98.2%,召回率达到98.4%,实现玻璃盖板划伤的高效检测。
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关键词
划伤检测
YOLOv5s
ResNeXt
大核注意力
智能制造
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Keywords
scratch detection
YOLOv5s
ResNeXt
large kerneal attention
intelligent manufacturing
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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