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基于YOLOv5的小型铝铸件涡轮缺陷检测
1
作者
葛前峰
袁浩
+3 位作者
王渊
侯永涛
操文武
彭旭东
《特种铸造及有色合金》
CAS
北大核心
2024年第6期760-765,共6页
针对小型铝铸件涡轮表面复杂、缺陷过小,难以检测的问题,提出一种改进YOLOv5的小型铝铸件涡轮表面缺陷检测算法。图像预处理采用数据增强策略平衡不同类别样本的分布;使用K-means++算法得到适合本数据集的最佳先验框;对网络的特征提取...
针对小型铝铸件涡轮表面复杂、缺陷过小,难以检测的问题,提出一种改进YOLOv5的小型铝铸件涡轮表面缺陷检测算法。图像预处理采用数据增强策略平衡不同类别样本的分布;使用K-means++算法得到适合本数据集的最佳先验框;对网络的特征提取结构进行改进,在主干网络中添加CA注意力机制模块,帮助模型更加准确的定位和识别;添加小目标检测层,增强对小物体的检测效果。结果表明,改进的算法对小目标缺陷拥有更好的检测效果,平均精度均值(mAP)达到97.8%,满足智能制造自动化生产的需求。
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关键词
YOLOv5
注意力机制
小目标检测层
缺陷检测
原文传递
题名
基于YOLOv5的小型铝铸件涡轮缺陷检测
1
作者
葛前峰
袁浩
王渊
侯永涛
操文武
彭旭东
机构
江苏大学机械工程学院
江苏恒欣仓储设备有限公司
出处
《特种铸造及有色合金》
CAS
北大核心
2024年第6期760-765,共6页
文摘
针对小型铝铸件涡轮表面复杂、缺陷过小,难以检测的问题,提出一种改进YOLOv5的小型铝铸件涡轮表面缺陷检测算法。图像预处理采用数据增强策略平衡不同类别样本的分布;使用K-means++算法得到适合本数据集的最佳先验框;对网络的特征提取结构进行改进,在主干网络中添加CA注意力机制模块,帮助模型更加准确的定位和识别;添加小目标检测层,增强对小物体的检测效果。结果表明,改进的算法对小目标缺陷拥有更好的检测效果,平均精度均值(mAP)达到97.8%,满足智能制造自动化生产的需求。
关键词
YOLOv5
注意力机制
小目标检测层
缺陷检测
Keywords
YOLOv5
Attention Mechanism
Small Target Detection Layer
Defect Detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TG146.21 [金属学及工艺—金属材料]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv5的小型铝铸件涡轮缺陷检测
葛前峰
袁浩
王渊
侯永涛
操文武
彭旭东
《特种铸造及有色合金》
CAS
北大核心
2024
0
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参考文献
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