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基于YOLOv4-tiny-SR的涂层表面缺陷嵌入式检测方法
1
作者
赵辉
侯旭涛
+3 位作者
宋龙
徐可
沙建军
陈宗阳
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期239-249,共11页
提出一种涂层表面缺陷检测方法,解决涂层表面缺陷嵌入式检测过程中的检测精度低、速度慢以及对硬件配置要求高等难题。YOLOv4-tiny-SR中使用了新模型块DSRBlock,该模型块的局部结构能够在保证检测精度的同时大幅降低内存消耗并提升检测...
提出一种涂层表面缺陷检测方法,解决涂层表面缺陷嵌入式检测过程中的检测精度低、速度慢以及对硬件配置要求高等难题。YOLOv4-tiny-SR中使用了新模型块DSRBlock,该模型块的局部结构能够在保证检测精度的同时大幅降低内存消耗并提升检测速度;提出几何平均聚类方法,将聚类中心的更新方式由算术平均转换为几何平均,以避免聚类中心向大目标框偏移;同时针对难检测样本,设计包围盒聚焦损失函数,以增大网络对其学习强度,改善检测效果。基于涂层表面缺陷实测数据的比对实验结果显示,该方法与其他方法相比在参数量、模型大小、检测速度及精度上均具有明显优势,其中与目前主流的YOLOv4-tiny相比,参数量降低51.82%,模型大小减小46%,速度提升39.47%,精度也提升了1.25个百分点。该方法检测速度更快、检测精度更高、内存消耗更小,在面向工业应用的嵌入式设备上实时检测表面缺陷实用价值高,可向相关领域推广应用。
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关键词
涂层表面缺陷
YOLOv4-tiny-SR
几何平均聚类
包围盒
聚
焦损失
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职称材料
题名
基于YOLOv4-tiny-SR的涂层表面缺陷嵌入式检测方法
1
作者
赵辉
侯旭涛
宋龙
徐可
沙建军
陈宗阳
机构
天津航天中为数据系统科技有限公司导航事业部
航天恒星科技有限公司导航事业部
北京航天新立科技有限公司
哈尔滨工程大学青岛创新发展基地
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期239-249,共11页
文摘
提出一种涂层表面缺陷检测方法,解决涂层表面缺陷嵌入式检测过程中的检测精度低、速度慢以及对硬件配置要求高等难题。YOLOv4-tiny-SR中使用了新模型块DSRBlock,该模型块的局部结构能够在保证检测精度的同时大幅降低内存消耗并提升检测速度;提出几何平均聚类方法,将聚类中心的更新方式由算术平均转换为几何平均,以避免聚类中心向大目标框偏移;同时针对难检测样本,设计包围盒聚焦损失函数,以增大网络对其学习强度,改善检测效果。基于涂层表面缺陷实测数据的比对实验结果显示,该方法与其他方法相比在参数量、模型大小、检测速度及精度上均具有明显优势,其中与目前主流的YOLOv4-tiny相比,参数量降低51.82%,模型大小减小46%,速度提升39.47%,精度也提升了1.25个百分点。该方法检测速度更快、检测精度更高、内存消耗更小,在面向工业应用的嵌入式设备上实时检测表面缺陷实用价值高,可向相关领域推广应用。
关键词
涂层表面缺陷
YOLOv4-tiny-SR
几何平均聚类
包围盒
聚
焦损失
Keywords
coating surface defects
YOLOv4-tiny-SR
geometric mean clustering
hard sample loss function
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv4-tiny-SR的涂层表面缺陷嵌入式检测方法
赵辉
侯旭涛
宋龙
徐可
沙建军
陈宗阳
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
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