改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法

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作者 徐莲蓉 梁少华 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期173-180,共8页

为了更有效地识别钢材表面的细小和复杂缺陷,提出一种改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法。首先,在原模型的Neck部分引入空间和通道重构卷积SCConv模块,提高模型对小尺度目标缺陷的识别能力;其次,将CA注意力机制模块融合到原始的Backbone... 为了更有效地识别钢材表面的细小和复杂缺陷,提出一种改进YOLOv8的钢材表面缺陷检测算法。首先,在原模型的Neck部分引入空间和通道重构卷积SCConv模块,提高模型对小尺度目标缺陷的识别能力;其次,将CA注意力机制模块融合到原始的Backbone中,使模型能够更好地关注目标缺陷的特征信息;接着,采用高效层聚合网络(RepGFPN)模块作为颈部网络,充分融合不同尺度的特征,提高特征融合能力;最后,引入轻量级上采样算子CARAFE,进一步提升模型的检测效果。实验结果显示,在公开的NEU-DET数据集上,改进后模型的平均精度均值(mAP)达到了81.1%,相较于原始YOLOv8模型,mAP提高了2.7%,精确率提升了3.9%。与此同时,在GC10-DET数据集上的实验也表明改进模型具有良好的鲁棒性,证明了所提算法能够有效地完成钢材表面缺陷的检测任务。 展开更多

关键词 钢材表面缺陷 缺陷检测 YOLOv8算法 坐标注意力机制 高效层聚合网络 识别能力

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基于元学习的带钢表面缺陷小样本语义分割

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作者 冯虎 宋克臣 +1 位作者 崔文琦 颜云辉 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期354-360,共7页

由于缺少带钢表面缺陷样本,使得深度神经网络在带钢表面缺陷检测的应用受到了限制,为解决这一实际问题,提出了一种基于元学习思想的小样本语义分割深度学习方法.该方法引入了多尺度解码器和注意力机制.多尺度解码器能够聚合不同尺度的... 由于缺少带钢表面缺陷样本,使得深度神经网络在带钢表面缺陷检测的应用受到了限制,为解决这一实际问题,提出了一种基于元学习思想的小样本语义分割深度学习方法.该方法引入了多尺度解码器和注意力机制.多尺度解码器能够聚合不同尺度的缺陷特征信息,提高网络的分割精度.注意力机制能够有效增强缺陷信息表达,并且抑制背景信息的干扰.此外,构建了一个带钢表面缺陷语义分割数据集,该数据集包含9类带钢表面缺陷.在该数据集上进行了相关实验,结果表明本文方法在平均交并比和前景-背景交并比指标上优于PFENet,SCLNet和HSNet等方法. 展开更多

关键词 带钢表面缺陷检测 元学习 小样本语义分割 注意力机制 多尺度解码器

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基于改进YOLOv7的钢轨表面缺陷检测

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作者 陈仁祥 潘升 +2 位作者 杨黎霞 高晓鹏 王建西 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期18-24,共7页

研究目的:钢轨表面缺陷是铁路交通安全运行的重要隐患,对其进行准确检测十分重要。钢轨服役的复杂环境使其可能沾染污渍,同时钢轨缺陷形状往往不一致,为解决钢轨附着污渍导致误识别以及缺陷形状不一致导致难以准确检测的问题,提出基于改... 研究目的:钢轨表面缺陷是铁路交通安全运行的重要隐患,对其进行准确检测十分重要。钢轨服役的复杂环境使其可能沾染污渍,同时钢轨缺陷形状往往不一致,为解决钢轨附着污渍导致误识别以及缺陷形状不一致导致难以准确检测的问题,提出基于改进YOLOv7的钢轨表面缺陷检测方法。研究结论:(1)通过构建数据集时以包含污渍的钢轨图像作为负样本的方法,利用标签差异使网络学习区分缺陷和污渍的特征,克服了对污渍误检测问题;(2)通过可变形卷积与嵌入通道注意力机制对YOLOv7完成改进,即通过对卷积采样点添加偏置的方式实现可变形卷积替换固定卷积,实现网络对缺陷几何形变适应能力的增强,同时将通道注意力机制嵌入网络中,利用其为不同通道特征加权的特点使网络关注缺陷特征,从而增强了缺陷特征提取能力;(3)通过将钢轨表面缺陷数据集加载于构建的改进YOLOv7网络实现端到端的钢轨表面缺陷检测,证明了所提方法的有效性和可行性;(4)本研究成果可为钢轨表面缺陷智能化检测提供新方法。 展开更多

关键词 钢轨表面 缺陷检测 注意力机制 可变形卷积

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融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法

4

作者 井庆龙 闵永智 李成学 《兰州交通大学学报》 CAS 2024年第5期130-138,共9页

针对钢轨表面缺陷检测模型人工调参繁琐且模型容量大的问题,提出一种融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法。首先,利用贝叶斯优化算法得到平衡模型稀疏性与精度的最优超参数;其次,将所得超参数引入稀疏训练并在侧重压缩比和精度的... 针对钢轨表面缺陷检测模型人工调参繁琐且模型容量大的问题,提出一种融合贝叶斯优化的轨面缺陷检测模型压缩方法。首先,利用贝叶斯优化算法得到平衡模型稀疏性与精度的最优超参数;其次,将所得超参数引入稀疏训练并在侧重压缩比和精度的两种策略下对检测模型进行压缩,最后,通过知识蒸馏矫正压缩模型的参数从而补偿稀疏训练导致的精度损失。实验结果显示,该方法在两种稀疏训练策略下得到的轻量化轨面检测模型压缩率可达到96.35%和93.22%,且在硬件部署后的检测速度提升超过两倍,能够避免人工调参对压缩精度的负面影响。 展开更多

关键词 钢轨表面缺陷 缺陷检测模型 模型压缩 贝叶斯优化 稀疏训练

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基于正则化YOLO的钢表面缺陷检测方法 被引量：1

5

作者 邓焕 《科技创新与应用》 2024年第11期168-172,共5页

钢铁表面常常显示出错综复杂的纹理模式,这些模式与缺陷相似,给准确识别实际缺陷带来挑战。该研究在基线模型YOLOv8s的基础上提出一种基于正则化YOLO框架的钢表面缺陷检测方法。首先,在C2F框架中嵌入了坐标注意力(CA),利用轻量级注意力... 钢铁表面常常显示出错综复杂的纹理模式,这些模式与缺陷相似,给准确识别实际缺陷带来挑战。该研究在基线模型YOLOv8s的基础上提出一种基于正则化YOLO框架的钢表面缺陷检测方法。首先,在C2F框架中嵌入了坐标注意力(CA),利用轻量级注意力模块增强骨干网络的特征提取能力。其次,颈部设计采用可变形卷积(DCN)来加权融合多尺度特征图,增强特征融合能力。最后,对模型的损失函数进行正则化,提高模型的泛化性能。模型在NEU-DET数据集上达到77.94%的mAP0.5。相比基线模型提升2.39%。事实证明该方法更适用于工业检测。 展开更多

关键词 YOLOv8s 钢表面缺陷检测 CA DCN 正则化

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基于改进YOLOv8n的钢表面缺陷检测模型

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作者 王梦婷 禹胜林 《中国电子科学研究院学报》 2024年第6期559-569,共11页

针对钢表面缺陷尺寸微小且与背景重合度高而导致的传统缺陷检测算法存在漏检和错检的问题,本文提出了一种基于YOLOv8n改进的钢表面缺陷检测算法。首先,使用全维动态卷积ODConv构建C2f-ODConv模块,在多维度提取钢表面的缺陷特征,增强网... 针对钢表面缺陷尺寸微小且与背景重合度高而导致的传统缺陷检测算法存在漏检和错检的问题,本文提出了一种基于YOLOv8n改进的钢表面缺陷检测算法。首先,使用全维动态卷积ODConv构建C2f-ODConv模块,在多维度提取钢表面的缺陷特征,增强网络全域特征提取的能力,同时引入基于NWD(Normalized Wasserstein Distance)度量方式的损失函数,提高网络对钢表面缺陷的定位准确度;其次,通过减少网络头部卷积次数,提出新的检测头Light-Detect减少模型的资源占有率,提高模型检测的实时性;最后,在SPPF后加入CBAM注意力机制从而在不同图层上提高特征之间的耦合性。实验结果表明,文中所提算法YOLOv8n-Eff在钢表面缺陷数据集NEU-DET上的mAP(mean Average Precision)值达到78.6%,与YOLOv8n算法相比较,mAP提高了3.2%,计算量减少了2.4 G,并且裂纹目标缺陷的AP值提升了10.8%。结果验证了YOLOv8n-Eff算法可以提升钢表面目标缺陷的平均检测精度,降低漏检率并减少模型计算量,有效满足钢表面缺陷检测的需求。 展开更多

关键词 钢表面缺陷检测 YOLOv8n 注意力机制 小目标检测 动态卷积 损失函数

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基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测

7

作者 刘祉燊 张晓玲 +2 位作者 刘珂宇 刘晓军 刘晓静 《兵工自动化》 北大核心 2024年第12期30-34,共5页

针对钢材表面缺陷检测中小目标缺陷检测效果不理想、特征提取不充分的问题,以YOLOv5算法为基础,提出一种YOLOv5s-ADW算法。将自注意力与卷积混合模块(a mixed model of self-attention and convolution,ACmix)融入主干网络层,增强模型... 针对钢材表面缺陷检测中小目标缺陷检测效果不理想、特征提取不充分的问题,以YOLOv5算法为基础,提出一种YOLOv5s-ADW算法。将自注意力与卷积混合模块(a mixed model of self-attention and convolution,ACmix)融入主干网络层,增强模型的特征敏感度;在特征融合层中加入可变形大内核注意力机制(deformable large kernel attention,D-LKA),增强模型对图像中不规则缺陷的捕捉能力;将原损失函数替换为Wise-IoU损失函数,降低数据集中低质量示例对模型检测效果的影响并提升小目标缺陷检测能力,在NEU-DET上进行实验验证。实验验证结果表明:YOLOv5s-ADW算法的平均精度均值(mean average precision,mAP)达到88.3%,相较原始模型提升了14.4%;小目标缺陷和漏检率高的缺陷平均精度(average precision,AP)也有较大提升,相比其他主流算法,能够更好解决上述问题。 展开更多

关键词 YOLOv5 钢材表面缺陷检测 小目标缺陷检测 特征提取

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基于图像处理的轨道表面病害检测研究

8

作者 胡璐萍 王琪璇 +1 位作者 吴哲 王小龙 《现代信息科技》 2024年第7期118-122,127,共6页

以钢轨为研究对象,结合图像处理技术,对钢轨表面质量进行检测。首先,对钢轨图像进行预处理,通过线性灰度变换对图像进行增强,并采用自适应滤波进行图像去噪;其次,采用Ostu阈值分割算法对预处理后的钢轨图像进行缺陷分割;最后,以离心率... 以钢轨为研究对象,结合图像处理技术,对钢轨表面质量进行检测。首先,对钢轨图像进行预处理,通过线性灰度变换对图像进行增强,并采用自适应滤波进行图像去噪;其次,采用Ostu阈值分割算法对预处理后的钢轨图像进行缺陷分割;最后,以离心率、矩形度和致密度作为分类依据,通过决策树分类法对钢轨表面缺陷进行分类。实验结果表明:基于图像处理的钢轨表面质量检测方法能够有效对钢轨缺陷进行检测,分割准确率为96.7%,分类准确率为90%,为钢轨表面质量检测提供了一种有效的检测方法。 展开更多

关键词 钢轨缺陷 图像处理 边缘检测 阈值分割 缺陷分类

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鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究 被引量：29

9

作者 任盛伟 李清勇 +3 位作者 许贵阳 韩强 罗四维 冯其波 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期25-29,共5页

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰... 应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。 展开更多

关键词 钢轨表面擦伤 检测 对比度感知 最大熵原理 算法

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一种基于灰度投影的带钢表面缺陷检测算法 被引量：15

10

作者 王宏 朱德生 唐威 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期375-377,共3页

根据带钢表面缺陷图像的特点提出了一种利用带钢图像的灰度投影进行带钢表面缺陷目标检测的一种算法.该算法首先是把带钢图像分别进行向下和向左的灰度投影,然后在此基础上计算出向下投影与向左投影的投影均值并分别找出其中的最大值与... 根据带钢表面缺陷图像的特点提出了一种利用带钢图像的灰度投影进行带钢表面缺陷目标检测的一种算法.该算法首先是把带钢图像分别进行向下和向左的灰度投影,然后在此基础上计算出向下投影与向左投影的投影均值并分别找出其中的最大值与最小值,之后分别把它们做差,如果向下投影均值的差值和向左投影均值的差值中至少有一个超过了给定的阈值则认为图像存在缺陷,否则无缺陷.该算法在多次实验中都能够很成功地完成带钢表面缺陷目标检测的功能. 展开更多

关键词 灰度投影 带钢表面 缺陷目标检测 缺陷

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基于线阵CCD钢板表面缺陷在线检测系统的研究 被引量：33

11

作者 胡亮 段发阶 +1 位作者 丁克勤 叶声华 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期200-203,共4页

为了全面科学地评估钢板表面质量,有效地控制生产流程,设计了一套智能无损检测系统来实现对钢板表面缺陷的在线检测。基于模块化设计思想,检测系统由新型LED光源、明暗域结合成像光学系统、高速高分辨率线阵CCD传感器件、FPGA嵌入式处... 为了全面科学地评估钢板表面质量,有效地控制生产流程,设计了一套智能无损检测系统来实现对钢板表面缺陷的在线检测。基于模块化设计思想,检测系统由新型LED光源、明暗域结合成像光学系统、高速高分辨率线阵CCD传感器件、FPGA嵌入式处理系统和友好的人机接口组成。检测钢板宽度最大为1800mm,运行速度不大于1.5ms,振动幅度小于1mm,要求所达到的横纵向检测分辨率为0.8mm×0.8mm,缺陷尺寸检测误差不大于1mm。系统对钢板表面的气泡、夹杂、结疤、划伤和压痕等主要缺陷进行无损检测,能够实现缺陷自动分类,对缺陷数据自动存档、屏幕显示、打印、存储和报警功能。样机系统在硬件和软件上易于升级,并可扩展到其他相关领域。 展开更多

关键词 计量学 钢板 表面缺陷 线阵CCD 在线检测 现场可编程的逻辑门阵列(FPGA)

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基于机器视觉的钢轨表面损伤检测算法 被引量：9

12

作者 郝晓莉 李斌 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期28-34,共7页

钢轨表面损伤的检测对于铁路运输安全具有重要的意义.不同类型的损伤具有不同的成因和特征,单一的检测算法针对性和鲁棒性不强,应根据不同的损伤类型提出针对性的检测方法.本文针对鱼鳞纹损伤的规则方向性特征,提出了基于转动惯量等效... 钢轨表面损伤的检测对于铁路运输安全具有重要的意义.不同类型的损伤具有不同的成因和特征,单一的检测算法针对性和鲁棒性不强,应根据不同的损伤类型提出针对性的检测方法.本文针对鱼鳞纹损伤的规则方向性特征,提出了基于转动惯量等效椭圆的区域方向性计算和基于纵向区域直方图的区域方向性筛选算法;针对踏面剥离裂纹和浅层掉块损伤的呈带状分布的不规则、不连续和多凹陷特征,提出了基于多孔洞区域的骨架提取的检测算法.这两种算法均能有效地检测出相应损伤,为缺陷的分类识别提供参考. 展开更多

关键词 机器视觉 损伤检测 钢轨表面损伤 区域方向筛选 骨架提取

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基于支持向量机的钢板表面缺陷检测 被引量：22

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作者 郭慧 徐威 刘亚菲 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期635-639,共5页

针对钢板缺陷的传统检测方法存在速度慢、工作量大的问题。采用机器视觉的方法,通过采集钢板表面图像信息,由计算机算法处理得到缺陷的特征样本,使用支持向量机提升分类的速度和准确度。试验结果表明,径向基核函数支持向量机方法对钢板... 针对钢板缺陷的传统检测方法存在速度慢、工作量大的问题。采用机器视觉的方法,通过采集钢板表面图像信息,由计算机算法处理得到缺陷的特征样本,使用支持向量机提升分类的速度和准确度。试验结果表明,径向基核函数支持向量机方法对钢板表面各种缺陷的准确识别率达到90%及以上,为钢板表面缺陷检测技术提供了很好的支持。 展开更多

关键词 支持向量机 钢板表面缺陷检测 图像处理

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基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法 被引量：29

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作者 杨莉 张亚楠 +1 位作者 王婷婷 刘添翼 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第4期409-415,共7页

针对传统Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)检测钢材表面小目标性缺陷性能差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法。首先引入导向锚点候选区域网络(GA-RPN:Guided Anchoring Region Proposal... 针对传统Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)检测钢材表面小目标性缺陷性能差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法。首先引入导向锚点候选区域网络(GA-RPN:Guided Anchoring Region Proposal Network)预测锚点的位置和形状,设计可调节机制解决网络锚点形状偏移量超出感兴趣区域的问题,从而解决无关特征的影响;其次,提出多任务FPN(Feature Pyramid Network)结构缩短高层特征定位信息映射路径,并能解决相邻层特征融合再采样的不充分特征融合,提高小目标检测性能。将改进的Faster R-CNN算法应用于钢材表面缺陷检测。仿真结果表明,改进的网络其召回率与准确率都得到提高,具有更好的检测性能。 展开更多

关键词 钢材表面缺陷 神经网络 小目标检测 特征融合

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基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测 被引量：27

15

作者 罗晖 徐广隆 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期623-629,共7页

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检... 相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法。首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法增强缺陷图像的关键特征信息;最后,通过改进Faster R-CNN卷积神经网络,实现了多尺度钢轨表面缺陷的检测与识别。通过对所提出的检测算法进行对比实验,实验结果表明:裂纹、剥落、磨损三类缺陷的识别精度分别为91.87%,92.75%和91.52%,检测速度为每张图像0.265 s,优于已有的钢轨表面缺陷检测算法,能够很好地应用于实际项目中。 展开更多

关键词 钢轨表面缺陷检测 机器视觉 目标检测 图像增强 卷积神经网络

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改进Faster R-CNN的轨面缺陷检测视频分析方法研究 被引量：5

16

作者 李海培 《铁道标准设计》 北大核心 2021年第5期172-178,共7页

针对钢轨表面灰度差异小,缺陷区域边界难提取,传统图像处理方法耗时长,缺陷识别准确率低等问题,设计一种改进的Faster R-CNN的钢轨表面缺陷检测方法。通过对采集到的钢轨表面图像进行预处理以减小后续运算量,采用基于灰度垂直投影法完... 针对钢轨表面灰度差异小,缺陷区域边界难提取,传统图像处理方法耗时长,缺陷识别准确率低等问题,设计一种改进的Faster R-CNN的钢轨表面缺陷检测方法。通过对采集到的钢轨表面图像进行预处理以减小后续运算量,采用基于灰度垂直投影法完成轨面区域的提取;为了提高Faster R-CNN网络对钢轨表面缺陷检测的准确率,对Faster R-CNN网络一些关键部分加以改进,包括卷积核的选择和基于级联的特征融合策略;设计网络训练策略,建立样本图像库和干扰图像库,对改进后模型和两种传统模型进行对比实验。对比结果表明,本文方法缺陷检测精度和检测时间皆优于其他两种方法。改进后模型比传统模型中缺陷检测准确率提高1.85%,平均检测时间快0.51 s。采用该方法对于检测钢轨表面缺陷实际可行。 展开更多

关键词 轨面缺陷检测 灰度垂直投影法 Faster R-CNN网络 特征提取网络 级联特征融合策略

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基于改进YOLOv3算法的带钢表面缺陷检测 被引量：91

17

作者 李维刚 叶欣 +1 位作者 赵云涛 王文波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1284-1292,共9页

针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框(priors anchor)与特征图层(feature map)的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网... 针对热轧带钢表面缺陷检测中存在的检测速度慢、检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型.使用加权K-means聚类算法来优化确定先验框参数,提高先验框(priors anchor)与特征图层(feature map)的匹配度;同时,调整YOLOv3算法的网络结构,融合浅层特征与深层特征,形成新的大尺度检测图层,提高网络对带钢表面缺陷的检测精度.实验结果表明,改进后的YOLOv3算法在NEU-DET数据集上平均精度均值达到了80%,较原有的YOLOv3算法提高了11%;同时检测速度保持在50fps,优于目前其它深度学习带钢表面缺陷检测算法. 展开更多

关键词 目标检测 带钢表面缺陷 YOLOv3 加权K-means

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基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测 被引量：12

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作者 吴敌 李明辉 +2 位作者 马文凯 李睿童 李艳 《陕西科技大学学报》 北大核心 2023年第2期162-169,共8页

针对当前钢材表面缺陷种类多、形态复杂等原因导致的检测精度低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5目标检测网络的缺陷检测方法.首先,对于在检测中小目标缺陷易被漏检、错检的问题,增加了小目标检测层;其次,对于缺陷图像表现的背景复... 针对当前钢材表面缺陷种类多、形态复杂等原因导致的检测精度低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5目标检测网络的缺陷检测方法.首先,对于在检测中小目标缺陷易被漏检、错检的问题,增加了小目标检测层;其次,对于缺陷图像表现的背景复杂,且部分缺陷交叉、重叠等问题,引入了Transformer encoder block模块和Convolutional block attention model(CBAM)模块,使网络能更加有效地对抗复杂背景信息,专注于目标对象的检测;最后,使用NEU-DET数据集对该改进模型进行了实验.结果表明,相较于原YOLOv5模型,该方法在缺陷检测方面的精度提升了6.5%;相较于Faster-RCNN模型,其精度提高了约10%.因此,该方法在钢材表面缺陷检测上,具有较好的检测精度和效率. 展开更多

关键词 目标检测 钢材表面缺陷 YOLOv5 注意力机制

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改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法 被引量：37

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作者 李鑫 汪诚 +3 位作者 李彬 郭振平 李秋良 李卓越 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2022年第2期26-33,共8页

针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入S... 针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入SE注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后针对数据集特点在网络中增加一个检测层,强化特征提取能力,并在Neck部分增加特征融合结构,使用DW卷积替换部分标准卷积以减少运算量。实验表明,改进的YOLOv5s-GSD算法,模型体积减少了10.4%,在测试集上的mAP值为76.8%,相比原YOLOv5s网络提高了3.3%,检测精度和速度也明显高于一些主流算法。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法能够更加准确、快速地检测出钢材表面缺陷的种类和位置,并且具有较小的模型体积,方便于在移动端的部署。 展开更多

关键词 钢材表面缺陷 YOLOv5 检测算法 注意力机制

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基于YOLO网络的无酸除鳞带钢表面缺陷实时检测 被引量：6

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作者 宋紫棋 毛桂庭 侯奔 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期136-140,共5页

为了对无酸除鳞后的热轧钢带表面进行检测,建立了一整套无酸除鳞钢带表面缺陷数据集,然后通过改进的YOLO目标检测算法对缺陷数据集进行训练,得到了DF-YOLO检测模型。实验结果证明,DF-YOLO检测模型可以实现钢带表面缺陷的实时检测。

关键词 钢带表面处理 磨料水射流 无酸除鳞 表面缺陷 YOLO 实时检测

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