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基于KAS-YOLO的钢板表面缺陷检测
1
作者
敖思铭
周诗洋
+1 位作者
杨智颖
刘怀广
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第8期168-174,共7页
针对当前基于视觉的钢板表面缺陷检测方法对小缺陷目标识别困难造成检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5s的钢板表面缺陷检测模型KAS-YOLO。首先,通过使用空洞空间金字塔池化模块来获取更大的感受野以提取更多表面缺陷的特征信息,并融...
针对当前基于视觉的钢板表面缺陷检测方法对小缺陷目标识别困难造成检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5s的钢板表面缺陷检测模型KAS-YOLO。首先,通过使用空洞空间金字塔池化模块来获取更大的感受野以提取更多表面缺陷的特征信息,并融入坐标注意力机制来提高特征提取能力;其次,用K-means算法聚类得到更匹配的锚框,不仅增加了正样本的数量,而且加速了模型的收敛;最后,采用SIoU损失函数来进一步提升模型对表面缺陷目标的定位和检测能力。实验结果表明,提出的KAS-YOLO模型对钢板表面缺陷的检测精度和速度优于Faster R-CNN、SSD、RetinaNet和YOLOv5s等主流检测方法。
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关键词
钢板表面缺陷
YOLOv5s
注意力机制
锚框
损失函数
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职称材料
题名
基于KAS-YOLO的钢板表面缺陷检测
1
作者
敖思铭
周诗洋
杨智颖
刘怀广
机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
武汉科技大学精密制造研究院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第8期168-174,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51805386)。
文摘
针对当前基于视觉的钢板表面缺陷检测方法对小缺陷目标识别困难造成检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5s的钢板表面缺陷检测模型KAS-YOLO。首先,通过使用空洞空间金字塔池化模块来获取更大的感受野以提取更多表面缺陷的特征信息,并融入坐标注意力机制来提高特征提取能力;其次,用K-means算法聚类得到更匹配的锚框,不仅增加了正样本的数量,而且加速了模型的收敛;最后,采用SIoU损失函数来进一步提升模型对表面缺陷目标的定位和检测能力。实验结果表明,提出的KAS-YOLO模型对钢板表面缺陷的检测精度和速度优于Faster R-CNN、SSD、RetinaNet和YOLOv5s等主流检测方法。
关键词
钢板表面缺陷
YOLOv5s
注意力机制
锚框
损失函数
Keywords
surface defect of steel sheet
YOLOv5s
attention mechanism
anchor
loss function
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TG659 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KAS-YOLO的钢板表面缺陷检测
敖思铭
周诗洋
杨智颖
刘怀广
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
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