基于改进YOLOv5s网络的锂电池极片缺陷检测

锂电池被广泛应用于工业生产,针对传统方法在检测锂电池极片缺陷时存在漏检和误检率高等问题,提出一种以YOLOv5s模型为基础网络进行改进的检测算法。首先,针对锂电池极片图像分辨率低且缺陷目标较小的问题,在主干网络引入空间深度层(SPD)和无步长卷积层(Conv),以提升小目标缺陷的检测性能;其次,将通道维度(SE)注意力机制嵌入C3模块中,并将原YOLOv5s模型网络中的C3模块替换为新的C3SE模块,以强化模型的特征表达能力;最后,在特征融合网络的最后一层引入注意力机制,以提高模型的特征融合能力。实验结果表明,改进模型与原YOLOv5s模型相比,平均精度均值达96.8%,提升了5.5%,能够更好地满足锂电池极片制造工业的需求。

基于改进YOLOv5的锂电池极片缺陷检测

针对传统目标检测法在锂电池极片缺陷检测中存在小目标缺陷漏检率高的问题,提出了一种改进的YOLOv5算法。首先,输入端引入图像增强预处理(IEP),提高图像对比度;其次,采用深度可分离卷积(DSC)替换标准卷积,降低模型参数;然后,添加卷积注意力模块(CBAM),增强网络对空间和通道的关注度;最后,扩充多尺度检测结构(MDS),提升模型对小目标缺陷的检测性能。结果表明:改进的YOLOv5-IDCM算法对锂电池极片缺陷检测的平均精度均值达93.1%,相比原始YOLOv5算法提高了2.4%,网络权重缩减至10.3MB,与其他主流检测算法相比具备一定的优势。