基于YOLOv5的锯材表面缺陷检测算法

锯材表面缺陷检测是锯材加工的重要环节,随着深度学习和卷积神经网络的发展,越来越多的目标检测算法被引入并应用于锯材表面缺陷的检测。然而,目前的锯材表面缺陷检测算法仍存在检测速度慢、检测精度低等问题。为了解决这些问题,设计了一种基于YOLOv5的锯材表面缺陷检测算法,针对该算法设计了可重参数化的主干网络,改进了聚类算法和损失函数,使用了多种数据增强方式并且设计了解耦的检测头。将改进后的算法在NVIDIA RTX3090 GPU上进行训练和测试,在本研究使用的橡胶木和松木锯材表面缺陷数据集上的平均精度均值(mAP)分别达到了98.02%和98.37%,推理时间分别为6.79和6.58 ms。将本研究改进的算法与改进前的算法以及Faster R-CNN、YOLOv3等常用算法进行对比,结果表明,本研究改进的YOLOv5在速度和精度方面都有显著提高。此外,还将本研究使用的橡胶木和松木数据集进行了融合,本研究改进的算法在融合后数据集上的mAP达到了94.88%,推理时间为6.89 ms,相比对比算法仍有明显优势。最后,对相关研究成果进行了对比分析,结果表明本研究改进的算法在检测速度上也具有较大优势,验证了该算法的有效性。