电力巡检中改进YOLOv5s的缺陷检测算法研究

针对无人机进行电力巡检时关键零件的检测精度较低的问题,提出了一种基于YOLOv5s的改进型缺陷检测算法。在骨干网络中引入卷积神经网络注意力模块(CBAM),增强网络对特征图中重要信息的提取效率;将YOLOv5s中原有的PANet特征融合框架替换为双向特征金字塔网络(BiFPN),引入可学习的权重,映射不同的学习特征,增加对贡献较大特征的映射。在空间金字塔池化模块(spatial pyramid pooling,SPP)的基础上加入上下文卷积模块,提升特征的表达能力。通过构建航拍数据集进行实验验证,结果表明,改进后的算法mAP达到95.6%,准确率达到93.7%,召回率达到93.8%。为进一步验证算法在嵌入式系统的运行效果,通过缩小网络宽度进行轻量化,利用TensorRT推理引擎,优化了网络结构并加速了模型的推理。将模型加速后部署至Jetson Xavier NX平台进行测试,单帧图像平均运行时间为24.6 ms,检测准确率为90.8%,召回率为90.5%,能够在Jetson Xavier NX设备上对目标实现精准识别。改进后的模型提高了检测精度,体现了算法的有效性,满足电力巡检作业的实时检测需求。

对“与产品有关要求的评审”的审核

GB/T19001—2000标准第7.2.2“与产品有关要求的评审”虽然作了明确的规定，但笔者在审核实践中发现，很多企业没有真正理解该条款的要求，误认为与产品有关要求的评审就是对合同的评审。个别企业质量管理体系文件规定，对所有合同都要进行评审，包括采购合同。有些组织虽然知道7.2．2条款控制的对象是与顾客有关要求的评审，但认为只是对销售合同进行评审，而忽略对其他与产品有关的要求进行评审。

审核中小学应抓住听课这一关键环节

目前，越来越多的学校通过建立、实施ISO 9001：2000质量管理体系规范学校教育教学、科研和后勤管理。对于中小学来说，教育教学无疑是学校工作的核心。对中小学校进行审核，应特别针对学校工作的性质和服务内容，重点审核教育、教学的主管部门，如教学处、教务处、学生科、教研组等，掌握学校领导的教育理念、师资状况及教研工作、教学常规管理、学生的学业成绩等。