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题名改进YOLOv5的输送带缺陷检测
被引量：1
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作者
张宏飞
冯永利
黄金凤
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机构
华北理工大学机械工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第22期161-168,共8页
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基金
河北省高等学校科学研究计划科技重点项目(ZD2020151)
唐山市科技创新团队培养计划项目(21130208D)资助。
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文摘
针对带式输送机的输送带缺陷检测因没有公开的数据集、缺陷形状多样化、撕裂长短不一而导致检测的精度低的问题,本文将使用线阵相机,并在拍摄过程中采用线激光作为辅助工具,减轻恶劣环境对图像的影响,并提出改进YOLOv5的输送带缺陷检测算法,以保证煤矿的生产安全。首先,在现有数据的基础上,通过多种数据增强方式进行组合的方法进行扩充。然后在特征提取阶段,用类似注意力机制的C3_A替换Backbone中的C3模块,以提高整体性能。接着在特征融合阶段,采用短接的方法将Backbone与Neck的PAN结构结合,以减少特征信息丢失。最后,在损失函数上融入微调后的交并比并设置两个参数,对原始交并比进行缩放和裁剪,有效约束模型预测框与真实框的位置关系,进一步提升了模型对边界框回归的准确性。实验结果表明,输送带缺陷检测的平均精度均值达到88.1%,精确率达到88%,召回率达到86.5%,满足输送带缺陷的检测要求。
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关键词
缺陷检测
YOLOv5
数据增强
结构短接
交并比
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Keywords
defect detection
YOLOv5
data augmentation
structural short circuiting
intersection and comparison
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分类号
TN919.2
[电子电信—通信与信息系统]
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