基于PCS-YOLOv5轻量化模型的布匹外观缺陷检测方法

针对现有布匹外观陷检测模型参数数量大、计算量大、部署于普通工控机检测速度慢等问题,文章提出一种轻量化模型PCS-YOLOv5。首先采用PP—LCNet替换YOLOv5主干网络实现模型轻量化,加快推理速度;在Neck网络引入CBAM注意力模块,抑制干扰信息关注重要特征,提高目标检测精度;修改边界框回归损失函数为SIoU,增强缺陷定位准确率。实验测试结果表明,PCS-YOLOv5相比YOLOv5原模型,在mAP@0.5基本保持一致的情况下,检测速度提高10.2%,参数数量减少56.8%,运算量降低63%,模型权重减小56%,可满足现场布匹外观缺陷在线检测要求。

基于PLC的智能风淋室控制程序的设计

为了更好地解决目前市面上单一风淋室效率低、出现故障时可会能影响正常生产的难题,文中将风淋室原来的单进单出模式改为双进双出模式,并采用PLC作为控制核心,保证系统的稳定性。