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题名基于改进YOLOv5的贴片电感表面缺陷检测研究
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作者
陈建春
乔健
朱子唯
王功伟
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机构
联通(广东)产业互联网有限公司
佛山大学广东省工业智能检测技术重点实验室
西交利物浦大学智能工程学院
季华实验室微波与真空室
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出处
《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》
CAS
2024年第4期10-18,共9页
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基金
广东省重点建设学科科研能力提升项目(2022ZDJS042)
珠江人才计划项目(X200221DA200)。
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文摘
为实现贴片电感表面缺陷的快速精准检测,突破目前贴片电感表面缺陷检测速度慢、准确率低的技术难题,在YOLOv5算法基础上,引入SE注意力模块和双向特征融合网络(BiFPN)模型,提出基于注意力机制的特征提取网络结构,分别对不同特征通道赋予相应权重信息,使其在特征融合中能够快速传递,进一步提高了贴片电感表面缺陷模型的检测精度;考虑提取网络时无法高效检测出贴片电感的缺陷类型,设计出基于加权双向特征金字塔结构,增强了模型对不同尺度特征信息的表达能力;利用贴片电感表面缺陷检测数据集完成了SE注意力机制和BiFPN网络的消融实验以及目标检测算法的对比实验。结果表明,提出的改进模型平均准确率均值(mAP)达到97.12%较原YOLOv5算法提升了5.87%,检测速度达到40.47FPS,能够满足贴片电感表面缺陷检测的实时性和准确性要求。
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关键词
缺陷检测
YOLOv5
SE注意力模块
BiFPN
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Keywords
defect detection
YOLOv5
SE attention module
BiFPN
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM55
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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