基于YOLOv5的汽车钢结构 表面缺陷检测研究

传统的钢结构表面检测方法具有检测精准度较低、检测速度较慢的缺陷,已经无法满足现代化生产制造的需求。本文提出了一种基于改进YOLOv5算法的钢结构表面缺陷检测模型,首先对YOLOv5算法进行了简单介绍;其次,结合对钢结构表面缺陷进行检测的要求,对YOLOv5模型的锚框生成算法、Mosaic图像融合和融合注意力机制进行了优化;最后,通过实验分析验证了该模型的性能。