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题名基于神经网络的螺丝表面缺陷检测
被引量：3
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作者
朱敏玲
任玉琢
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机构
北京信息科技大学计算机学院
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期224-231,共8页
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基金
北京信息科技大学计算机学院学科发展项目(5029923412)
国家自然科学基金项目(31900979)。
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文摘
针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明,改进后的网络模型平均精度均值(mAP)达到98.9%,对小目标缺陷检测精度更高,误检漏检情况更少,可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。
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关键词
螺丝
缺陷检测
神经网络
YOLOv7
小目标检测
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Keywords
screw
defect detection
neural network
YOLOv7
small object detection
attention mechanism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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