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基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型
被引量：
7
1
作者
朱豪
周顺勇
+2 位作者
曾雅兰
李思诚
刘学
《木材科学与技术》
北大核心
2023年第2期8-15,共8页
针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采...
针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采用混合空间金字塔池化(hybrid spatial pyramid pooling-fast,HSPPF)结构减少信息损失,再使用GSConv卷积减少参数量,用改进的曲线高效交叉联合(curve efficient intersection over union,CEIoU)作为训练时模型的损失函数,提升木材缺陷检测的准确性。试验结果表明,改进模型能够有效检测出木材表面缺陷,模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为84.4%,比未改进之前提高了2%,检测速度达到73.9 FPS,在模型参数量方面明显减少,同时优于其他主流模型,能够满足木材表面缺陷检测的要求。
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关键词
HS-YOLOv5s
木材表面缺陷检测
坐标注意力机制(CA)
混合空间金字塔池化(HSPPF)
曲线高效交叉联合(CEIoU)
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职称材料
基于傅里叶变换近红外光谱量质摘酒模型的初步探索及应用研究
2
作者
廖丽
张贵宇
+4 位作者
邹永芳
朱雪梅
彭厚博
张维
李雁
《中国酿造》
2025年第4期190-196,共7页
为建立一种快速、高效、准确的量质摘酒技术,该研究利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对不同等级原酒(酒头、中段酒、尾酒)中的挥发性风味物质进行检测,采用主成分分析(PCA)法提取主成分。通过傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)获取光谱,对其...
为建立一种快速、高效、准确的量质摘酒技术,该研究利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对不同等级原酒(酒头、中段酒、尾酒)中的挥发性风味物质进行检测,采用主成分分析(PCA)法提取主成分。通过傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)获取光谱,对其进行光谱预处理及波长筛选,结合主成分建立回归预测模型,并采用随机森林(RF)算法构建量质摘酒模型。结果表明,PCA提取出17种主成分,采用多元散射校正(MSC)、竞争性自适应重加权采样法(CARS)及支持向量回归(SVR)方法构建回归预测模型较优,其决定系数R^(2)与均方根误差(RMSE)均值分别为0.8951、0.03;结合RF构建的量质摘酒模型效果较好,其准确率、精确率、召回率分别为99.10%、99.62%、99.78%。
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关键词
傅里叶变换近红外光谱
气相色谱-质谱联用
挥发性风味物质
量质摘酒
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型
被引量：
7
1
作者
朱豪
周顺勇
曾雅兰
李思诚
刘学
机构
四川
轻
化工大学
自动化
与信息
工程
学院
出处
《木材科学与技术》
北大核心
2023年第2期8-15,共8页
基金
四川省科技厅项目“基于多源信息融合的低空飞行安全电力线检测系统关键技术研究”(2020YFSY0027)
四川省科技厅项目“基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测系统研究”(2020YFG0178)
+1 种基金
四川轻化工大学研究生创新基金项目(Y2022129)
四川轻化工大学研究生创新基金项目(Y2022163)。
文摘
针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采用混合空间金字塔池化(hybrid spatial pyramid pooling-fast,HSPPF)结构减少信息损失,再使用GSConv卷积减少参数量,用改进的曲线高效交叉联合(curve efficient intersection over union,CEIoU)作为训练时模型的损失函数,提升木材缺陷检测的准确性。试验结果表明,改进模型能够有效检测出木材表面缺陷,模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为84.4%,比未改进之前提高了2%,检测速度达到73.9 FPS,在模型参数量方面明显减少,同时优于其他主流模型,能够满足木材表面缺陷检测的要求。
关键词
HS-YOLOv5s
木材表面缺陷检测
坐标注意力机制(CA)
混合空间金字塔池化(HSPPF)
曲线高效交叉联合(CEIoU)
Keywords
HS-YOLOv5s
wood surface defect detection
coordinate attention(CA)
hybrid spatial pyramid pooling-fast(HSPPE)
curve efficient intersection over union(CEIoU)
分类号
S781.5 [农业科学—木材科学与技术]
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
基于傅里叶变换近红外光谱量质摘酒模型的初步探索及应用研究
2
作者
廖丽
张贵宇
邹永芳
朱雪梅
彭厚博
张维
李雁
机构
舍得酒业股份有限公司
出处
《中国酿造》
2025年第4期190-196,共7页
基金
四川省科技计划项目(2022YFS0554)。
文摘
为建立一种快速、高效、准确的量质摘酒技术,该研究利用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对不同等级原酒(酒头、中段酒、尾酒)中的挥发性风味物质进行检测,采用主成分分析(PCA)法提取主成分。通过傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)获取光谱,对其进行光谱预处理及波长筛选,结合主成分建立回归预测模型,并采用随机森林(RF)算法构建量质摘酒模型。结果表明,PCA提取出17种主成分,采用多元散射校正(MSC)、竞争性自适应重加权采样法(CARS)及支持向量回归(SVR)方法构建回归预测模型较优,其决定系数R^(2)与均方根误差(RMSE)均值分别为0.8951、0.03;结合RF构建的量质摘酒模型效果较好,其准确率、精确率、召回率分别为99.10%、99.62%、99.78%。
关键词
傅里叶变换近红外光谱
气相色谱-质谱联用
挥发性风味物质
量质摘酒
Keywords
FT-NIR
GC-MS
volatile flavor components
gathering distillate according to the quality
分类号
TS262.3 [轻工技术与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型
朱豪
周顺勇
曾雅兰
李思诚
刘学
《木材科学与技术》
北大核心
2023
7
在线阅读
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职称材料
2
基于傅里叶变换近红外光谱量质摘酒模型的初步探索及应用研究
廖丽
张贵宇
邹永芳
朱雪梅
彭厚博
张维
李雁
《中国酿造》
2025
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职称材料
已选择
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