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Image segmentation of small defects in precision weldments with complex structure 被引量:3
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作者 石端虎 刚铁 +1 位作者 袁媛 杨双羊 《China Welding》 EI CAS 2007年第1期52-56,共5页
In this paper, the X-ray nondestructive test method of small defects in precision weldments with complex structure was presented. To resolve the difficulty of defect segmentation in variable grey image, the image proc... In this paper, the X-ray nondestructive test method of small defects in precision weldments with complex structure was presented. To resolve the difficulty of defect segmentation in variable grey image, the image processing based on Visual Basic programming method was adopted. The methods of automatic contrast and partial grey stretch were used to enhance the X-ray detection image which has relatively low contrast, then automatic threshold method was carried out to segment the two high intensity zones, and weld zones which contain the small defects was extracted. Smoothing and sharpen processing were proceeded on the extracted weld zones, and small defects in X-ray detection image of weldments with complex structure were segmented by using the method of background subtraction in the end. The effects of raster were eliminated, and because of that the image processing was only proceeded on the extracted weld zones, the calculated speed using the above provided algorithm was improved. 展开更多
关键词 X-ray testing complex structure Visual Basic program small defects image segmentation
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基于融合MBAM与YOLOv5的PCB缺陷检测方法 被引量:5
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作者 胡欣 胡帅 +3 位作者 马丽军 司利云 肖剑 袁晔 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期47-55,共9页
随着电子信息产业迅速发展,PCB行业作为电子信息产业的基础,其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响。针对PCB缺陷目标较小,缺陷类型多,特征不明显,在实际生产过程中易产生误检、漏检等问题,提出了一种多分支注意力MBAM模块方法,... 随着电子信息产业迅速发展,PCB行业作为电子信息产业的基础,其产品质量对后续生产的电子产品有着决定性影响。针对PCB缺陷目标较小,缺陷类型多,特征不明显,在实际生产过程中易产生误检、漏检等问题,提出了一种多分支注意力MBAM模块方法,在3个不同维度对特征图进行关注,以增强特征提取的能力,对缺陷区域给予更多的注意力表示。通过改进YOLOv5结构,将MBAM与YOLOv5网络结合,有效的提升了对PCB中小目标的检测性能。最后通过在网络不同位置添加MBAM模块进行对比实验,选取了最佳的添加位置。通过在PCB缺陷数据集上的实验结果表明,改进后的PCB缺陷检测算法具有良好的检测性能,优于其他对比算法,最终的AP达到了96.7%,对比标准YOLOv5的94.7%提高了2个百分点,其他项指标均有涨点,在保持检测速度基本不变的情况下,精准地识别PCB缺陷类型。 展开更多
关键词 目标检测 PCB缺陷 小目标缺陷 YOLOv5 多分支注意力模块
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Repair of peripheral nerve defects by nerve transposition using small gap bio-sleeve suture with different inner diameters at both ends 被引量:1
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作者 Yu-Hui Kou You-Lai Yu +7 位作者 Ya-Jun Zhang Na Han Xiao-Feng Yin Yu-Song Yuan Fei Yu Dian-Ying Zhang Pei-Xun Zhang Bao-Guo Jiang 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2019年第4期706-712,共7页
During peripheral nerve transposition repair, if the diameter difference between transposed nerves is large or multiple distal nerves must be repaired at the same time, traditional epineurial neurorrhaphy has the prob... During peripheral nerve transposition repair, if the diameter difference between transposed nerves is large or multiple distal nerves must be repaired at the same time, traditional epineurial neurorrhaphy has the problem of high tension at the suture site, which may even lead to the failure of nerve suture. We investigated whether a small gap bio-sleeve suture with different inner diameters at both ends can be used to repair a 2-mm tibial nerve defect by proximal transposition of the common peroneal nerve in rats and compared the results with the repair seen after epineurial neurorrhaphy. Three months after surgery, neurological function, nerve regeneration, and recovery of nerve innervation muscle were assessed using the tibial nerve function index, neuroelectrophysiological testing, muscle biomechanics and wet weight measurement, osmic acid staining, and hematoxylin-eosin staining. There was no obvious inflammatory reaction and neuroma formation in the tibial nerve after repair by the small gap bio-sleeve suture with different inner diameters at both ends. The conduction velocity, muscle strength, wet muscle weight, cross-sectional area of muscle fibers, and the number of new myelinated nerve fibers in the biosleeve suture group were similar to those in the epineurial neurorrhaphy group. Our findings indicate that small gap bio-sleeve suture with different inner diameters at both ends can achieve surgical suture between nerves of different diameters and promote regeneration and functional recovery of injured peripheral nerves. 展开更多
关键词 NERVE REGENERATION bio-sleeve small GAP SLEEVE SUTURE NERVE TRANSPOSITION NERVE defect NERVE conduit NERVE reinnervation peripheral NERVE neural REGENERATION
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基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测 被引量:4
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作者 陈奎 刘晓 +2 位作者 贾立娇 方永丽 赵昌新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1289-1300,I0025,共13页
随着无人机搭载目标检测算法在输电杆塔绝缘子巡检领域的发展,针对绝缘子缺陷检测速度较低,网络复杂度高且缺陷小目标难以准确检测的问题,提出一种基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的YOLOv5-3S-4PH模型进行绝缘子缺陷实时检测。首先... 随着无人机搭载目标检测算法在输电杆塔绝缘子巡检领域的发展,针对绝缘子缺陷检测速度较低,网络复杂度高且缺陷小目标难以准确检测的问题,提出一种基于轻量化网络与增强多尺度特征融合的YOLOv5-3S-4PH模型进行绝缘子缺陷实时检测。首先将重构的ShuffleNetV2-Stem-SPP(3S)网络作为YOLOv5的主干网络,显著减小了网络的参数量和计算量;其次引入针对小目标的增强多尺度特征融合网络以及4个预测头,来增强网络对绝缘子缺陷的感知能力,并结合Mosaic-9数据增强、CIoU损失函数进一步补偿轻量化导致的检测精度损失;最后将其应用到自制绝缘子数据集进行验证。实验结果表明,该文所提出的模型相对于未改进的YOLOv5,全类平均精度提高了3%,检测速度提高了81.8%,参数量、计算量分别压缩了82.4%、67%。因此,所提出的模型更适合部署在无人机平台上进行绝缘子缺陷的实时监测。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 YOLOv5 轻量化 ShuffleNetV2网络 小目标检测 无人机
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裂缝小目标缺陷的轻量化检测方法
5
作者 贾晓芬 江再亮 赵佰亭 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期52-62,共11页
及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.... 及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.首先融合普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制设计轻量化卷积模块ECAConv,再引入跳跃链接构建特征综合提取单元E-C3,得到骨干网络ECSP-Darknet53,它负责显著降低网络参数,同时增强对裂缝深层特征的提取能力.然后设计特征融合模块ECACSP,利用多组ECAConv和ECACSP模块组建细颈部特征融合模块E-Neck,旨在充分融合裂缝小目标的几何信息和表征裂缝开裂程度的语义信息,同时加快网络推理速度.实验表明,E-YOLOv5s在自制井壁数据集上的检测精度相较YOLOv5s提升了4.0%,同时模型参数量和GFLOPs分别降低了44.9%、43.7%.E-YOLOv5s有助于推动井壁裂缝自动检测的应用. 展开更多
关键词 裂缝缺陷 小目标 深度学习 深度可分离卷积
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基于YOLO-J的PCB缺陷检测算法
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作者 苏佳 贾欣雨 侯卫民 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3984-3998,共15页
针对现有PCB缺陷检测方法存在准确率低和模型参数量过多的问题,提出基于改进YOLOv4的YOLO-J的PCB缺陷检测算法。该方法使用Resnet作为模型的特征提取网络,解决YOLOv4中因CSPDarknet53参数太多从而难以部署在移动端的问题。为避免替换特... 针对现有PCB缺陷检测方法存在准确率低和模型参数量过多的问题,提出基于改进YOLOv4的YOLO-J的PCB缺陷检测算法。该方法使用Resnet作为模型的特征提取网络,解决YOLOv4中因CSPDarknet53参数太多从而难以部署在移动端的问题。为避免替换特征提取网络降低检测效果,通过增加注意力机制和改进PANet结构,提高模型对小目标PCB缺陷的特征提取能力。使用H-Swish激活函数作为颈部的激活函数,以达到提升检测精度和训练速度的目的。另外,通过使用二分K-means对PCB数据集聚类,解决初始锚框不适合检测PCB缺陷的问题。使用北京大学实验室公开发布的PCB缺陷数据集进行实验,结果表明,该方法相较于YOLOv4,在IoU=0.5时mAP提升了0.29%;在IoU=0.5:0.95时mAP和召回率均提升了6.7%,速度提升了2.24FPS,模型大小为132MB,约为YOLOv4的1/2。 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv4 缺陷检测 小目标检测
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基于神经网络的螺丝表面缺陷检测 被引量:1
7
作者 朱敏玲 任玉琢 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期224-231,共8页
针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,... 针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明,改进后的网络模型平均精度均值(mAP)达到98.9%,对小目标缺陷检测精度更高,误检漏检情况更少,可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。 展开更多
关键词 螺丝 缺陷检测 神经网络 YOLOv7 小目标检测
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轻量化特征融合的CenterNet输电线路绝缘子自爆缺陷检测 被引量:1
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作者 苟军年 杜愫愫 +1 位作者 王世铎 张昕悦 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2161-2171,共11页
输电线路智能化巡检是新一代电力系统建设的必然要求。当前,基于深度学习的检测模型由于参数量过大,使得利用无人机(UAV)进行边缘部署较困难。为使无人机可搭载轻量级模型实现输电线路中具有自爆缺陷绝缘子的识别,提出了一种轻量级Cente... 输电线路智能化巡检是新一代电力系统建设的必然要求。当前,基于深度学习的检测模型由于参数量过大,使得利用无人机(UAV)进行边缘部署较困难。为使无人机可搭载轻量级模型实现输电线路中具有自爆缺陷绝缘子的识别,提出了一种轻量级CenterNet-GhostNet的目标检测网络。对模型主干特征提取网络进行轻量化处理,利用计算成本较低的GhostNet提取自爆缺陷绝缘子的多层次特征,降低模型复杂度;引入增强感受野模块(RFB)增强特征表达能力,提升模型对小目标特征信息的注意力;构建特征融合模块,将低层特征信息和高层特征信息有效融合以输出更完整的特征图,提高缺陷识别精度。利用迁移学习参数共享,结合冻结与解冻训练相结合的模型训练策略,缓解网络因小样本数据集而产生的泛化能力不足问题。基于构建的输电线路自爆缺陷绝缘子数据集对所提方法进行验证,实验结果表明:相比原始CenterNet,所提方法的AP50、AP75和AP50:95分别提升至0.86、0.74和0.63,模型参数量由124.61×10^(6)减少至64.2×10^(6),可实现复杂环境下的自爆缺陷绝缘子检测,提高了基于无人机的输电线路巡检精度与速度。 展开更多
关键词 深度学习 绝缘子自爆缺陷 轻量级网络 CenterNet 小目标检测
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基于YOLOv7-EPAN的光伏板红外图像缺陷检测
9
作者 李冰 赵宽 +4 位作者 白云山 郭聪彬 徐蔚 徐大伟 翟永杰 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期1315-1324,共10页
光伏板是光伏电站重要组成部件,需定期对其进行检测,保证光伏电站安全运行。针对航拍光伏图像复杂背景下小目标难检测的问题,提出一种基于YOLOv7-EPAN的光伏板红外图像缺陷检测方法。首先提出融合CSWin Transformer的扩展高效网络CS-ELA... 光伏板是光伏电站重要组成部件,需定期对其进行检测,保证光伏电站安全运行。针对航拍光伏图像复杂背景下小目标难检测的问题,提出一种基于YOLOv7-EPAN的光伏板红外图像缺陷检测方法。首先提出融合CSWin Transformer的扩展高效网络CS-ELAN模块,捕获全局有效信息抑制背景信息;其次以CS-ELAN为基础构建高效路径特征聚合网络EPAN(Efficient path aggregation characteristic pyramid network),加强不同特征层的信息交互,丰富语义特征信息,提高特征表达能力;最后优化损失函数,使模型关注高质量先验框,提高小目标定位精度。在航拍光伏红外数据集上进行实验,结果表明:相比于原YOLOv7模型,所提方法的mAP50、mAP50:95分别提高了6.4%、3.3%,表明所提方法能较好地解决航拍光伏图像复杂背景下小目标缺陷漏检的问题。 展开更多
关键词 红外图像 缺陷检测 YOLOv7 深度学习 CSWinTransformer 小目标
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基于深度学习的PCB焊锡缺陷检测 被引量:1
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作者 卢小康 欧阳华兵 +1 位作者 陈田 刘军 《无线电工程》 2024年第2期276-283,共8页
针对现有印刷电路板(PCB)缺陷检测算法具有体积大、精度差和漏检率高等问题,提出一种改进的YOLOv5s算法,利用迁移学习进行优化。在主干特征提取网络加入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)并引出一个新的蕴... 针对现有印刷电路板(PCB)缺陷检测算法具有体积大、精度差和漏检率高等问题,提出一种改进的YOLOv5s算法,利用迁移学习进行优化。在主干特征提取网络加入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)并引出一个新的蕴含更多丰富细节信息的浅层特征来提高模型信息感知能力,增强网络对小目标的检测。使用C3-CBAM替换加强特征提取网络的C3结构,为了在保障模型检测精度的同时减少模型参数量,使用深度可分离卷积替换下采样。去掉用于大目标的检测头(Yolo Head),避免数据不均衡带来的先验框分配问题。在自制PCB焊锡缺陷数据集上实验表明,改进后算法较原YOLOv5s算法的模型参数量减少24.8%,平均精度均值(mean Average Precision,mAP)达到99.46%,较原YOLOv5s提升了5.45%,证明了改进措施的有效性。 展开更多
关键词 印刷电路板 YOLOv5s 缺陷检测 小目标检测
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轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法 被引量:2
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作者 窦智 高浩然 +1 位作者 刘国奇 常宝方 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期90-100,共11页
钢板的表面积较大,表面缺陷非常常见,且呈现多类少量的特点。深度学习很难有效应用于此类小样本缺陷的检测中。为了解决此问题,提出一种基于轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法,提出一种基于模糊搜索的交互式数据增强算法,可有效解... 钢板的表面积较大,表面缺陷非常常见,且呈现多类少量的特点。深度学习很难有效应用于此类小样本缺陷的检测中。为了解决此问题,提出一种基于轻量化YOLOv8的小样本钢板缺陷检测算法,提出一种基于模糊搜索的交互式数据增强算法,可有效解决训练样本缺失导致网络模型无法得到有效训练的问题,使深度学习应用于该领域成为可能。设计LMSRNet(lightweight multi-scale residual networks)网络替换YOLOv8的主干,以实现网络模型的轻量化,并提高其可移植性。提出CBFPN(context bidirectional feature pyramid network)和ECSA(efficient channel spatial attention)模块,使网络能更有效地提取并融合伤痕特征,同时采用Wise-IoU损失函数以提高检测性能。对比实验结果表明,与原YOLOv8算法相比,改进后的网络参数量只有原网络的30%,计算量是原网络的49%,FPS提高了9帧/s,精确率、召回率、mAP分别提高了2.9、6.5、5.5个百分点,实验结果充分验证了该算法的优势。 展开更多
关键词 缺陷检测 小样本 YOLOv8 轻量化网络 注意力机制
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基于SMT-YOLOv8的PCB缺陷检测研究
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作者 王军 伍毅 陈正超 《电子测量技术》 北大核心 2024年第11期131-137,共7页
针对PCB缺陷检测中目标尺寸小、权重文件庞大难以部署的问题,提出一种改进的YOLOv8小目标缺陷检测方法。该方法将SE注意力机制融入C2f中,使网络能够根据通道域的信息给图像不同位置赋予不同的权重,获取更重要的特征信息;在SPPF中引入Bas... 针对PCB缺陷检测中目标尺寸小、权重文件庞大难以部署的问题,提出一种改进的YOLOv8小目标缺陷检测方法。该方法将SE注意力机制融入C2f中,使网络能够根据通道域的信息给图像不同位置赋予不同的权重,获取更重要的特征信息;在SPPF中引入Basic RFB以增强网络感受野,提升网络的特征提取能力;新增小目标检测尺度,提升模型对微小缺陷的检测能力;舍弃大目标检测尺度,降低计算负荷并缩小权重文件。实验结果表明,在公开的PCB缺陷数据集,改进后的YOLOv8较原算法平均精度提升了2.6%、权重文件缩小了27.3%、FPS达到34.4 ms/帧。 展开更多
关键词 PCB 缺陷检测 YOLOv8 SE Basic RFB 小目标检测尺度
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基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法 被引量:1
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作者 杨玮 钟名锋 +3 位作者 杨根 侯至丞 王卫军 袁海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期103-112,共10页
由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过... 由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过采样潜变量的方式生成与真实目标图像属于同一分布的全新目标图像。在得到生成目标图像后,提出了OB-Mix数据增强策略,将生成目标图像与背景图像进行随机位置融合以构建出新的图像数据,从而提高网络的定位能力及泛化能力。方法在仅使用474张标注图像以及400张无检测目标的背景图像情况下,使YOLOv5的检测精确率达到95.86%,相比于不使用该方法的结果提高了17.60个百分点。 展开更多
关键词 数据增强 小样本 数据生成 新派变分自编码器(NVAE) 表面缺陷检测 深度学习
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小径管X射线焊缝图像缺陷识别算法 被引量:1
14
作者 肖扬 高炜欣 邓国浩 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期82-88,I0007,I0008,共9页
针对小径管X射线焊缝图像缺陷检测精确率低的现状,通过对图像进行特征分析并结合稀疏字典学习,提出一种基于图像分割的小径管焊缝图像缺陷检测算法.首先,对小径管焊缝图像进行两步图像分割获得感兴趣区域;其次,提取焊缝缺陷,得到缺陷疑... 针对小径管X射线焊缝图像缺陷检测精确率低的现状,通过对图像进行特征分析并结合稀疏字典学习,提出一种基于图像分割的小径管焊缝图像缺陷检测算法.首先,对小径管焊缝图像进行两步图像分割获得感兴趣区域;其次,提取焊缝缺陷,得到缺陷疑似局部图像;最后,提出以不同类型原子间相关性最小为目标的小径管焊缝缺陷字典矩阵数学模型并使用K-SVD算法进行求解,利用该字典矩阵实现圆形缺陷、线形缺陷和噪声的分类鉴别.为提高系统实时性,使用并行编程对图像分割算法进行加速.结果表明,改进后缺陷字典矩阵对圆形缺陷识别成功率为0.974,线形缺陷识别成功率为0.967,且具有较快的识别速度,实现了小径管焊缝图像缺陷的有效识别. 展开更多
关键词 小径管 焊缝缺陷 图像分割 稀疏字典学习
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基于改进YOLOv8n的PCB缺陷检测算法
15
作者 姜源 付波 +1 位作者 权轶 李昊 《国外电子测量技术》 2024年第6期22-32,共11页
针对现有的印刷电路板(PCB)缺陷检测方法计算量大、小目标缺陷易漏检、检测速度较慢等问题,提出YOLOv8n-4SCDP缺陷检测算法。首先,在YOLOv8n颈部网络增加上采样,融合Backbone中浅层语义信息,同时增加微小目标检测层降低PCB小目标缺陷漏... 针对现有的印刷电路板(PCB)缺陷检测方法计算量大、小目标缺陷易漏检、检测速度较慢等问题,提出YOLOv8n-4SCDP缺陷检测算法。首先,在YOLOv8n颈部网络增加上采样,融合Backbone中浅层语义信息,同时增加微小目标检测层降低PCB小目标缺陷漏检率;其次,在Backbone中融入坐标注意力(CA)机制,强化特征语义和位置信息,提高了模型特征融合能力;另外,设计密集连接机构,提高模型的缺陷特征利用率,采用PConv对模型进行压缩,既保证了模型的准确性,又大大减小了模型的尺寸;最后,针对难易样本不平衡的问题,采用线性区间映射法重新定义回归损失函数(Focaler-SIoU),提高模型收敛速度和回归精度。实验结果表明,YOLOv8n-4SCDP算法的整体缺陷的平均精度均值(mAP)达到95.8%,检测帧率达到了65fps。有效改善YOLOv8n对于PCB小目标缺陷漏检率高、检测精度低等问题。 展开更多
关键词 YOLOv8n PCB缺陷 小目标缺陷检测 密集连接 注意力机制
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基于改进YOLOv8的针灸用针缺陷检测算法
16
作者 罗顺 王衍宁 欧阳八生 《无损检测》 CAS 2024年第7期61-67,共7页
一次性针灸用针由于尺寸小,生产过程中易漏检微小缺陷。针对该问题,基于YOLOv8提出一种改进算法。首先,在Neck部分添加提取小目标的特征层,将更丰富的浅层特征传递到新增的小目标检测头;其次,在主干网络和特征融合网络之间嵌入SimAM注... 一次性针灸用针由于尺寸小,生产过程中易漏检微小缺陷。针对该问题,基于YOLOv8提出一种改进算法。首先,在Neck部分添加提取小目标的特征层,将更丰富的浅层特征传递到新增的小目标检测头;其次,在主干网络和特征融合网络之间嵌入SimAM注意力机制,提高检测的准确性和鲁棒性;最后,使用MPDIoU边界损失函数代替CIoU损失函数,提升网络的边界框回归性能。试验结果表明,改进模型对实际生产收集的数据集的平均精度为95.6%,检测速度为30.8 FPS,对于针灸用针缺陷检测具有实际应用价值。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8 微小缺陷 SimAM注意力机制 MPDIoU
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基于改进YOLOv5的轴承表面缺陷检测 被引量:1
17
作者 吴迪 于正林 +2 位作者 徐式达 周斌 邵长顺 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第6期166-170,共5页
传统的轴承表面缺陷检测由于缺陷目标较小,错检漏检率高,检测效率低等问题,为此提出一种基于YOLOv5网络改进的算法模型。首先,在主干网络中添加高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA),增强网络的特征提取能力,集中关注... 传统的轴承表面缺陷检测由于缺陷目标较小,错检漏检率高,检测效率低等问题,为此提出一种基于YOLOv5网络改进的算法模型。首先,在主干网络中添加高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA),增强网络的特征提取能力,集中关注各种影响轴承质量的重点信息;其次,在YOLOv5网络基础上添加小目标检测层,通过补充融合特征层和引入额外检测头,提高网络对小目标缺陷检测的精度;最后,在特征融合网络中,融入简化后的加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN),在不增加较多计算成本的基础上,更好地实现多尺度特征融合。在构建的深沟球轴承表面缺陷数据集上的实验结果表明,相比于原YOLOv5s模型,精确率、召回率、平均精度分别提高了5.8%、2.4%、5.3%,检测速度为71 f/s,满足工业大批量检测的要求。 展开更多
关键词 YOLOv5 缺陷检测 注意力机制 小目标检测层 简化BiFPN
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基于改进YOLOv7的织物疵点小目标检测算法
18
作者 陈泽纯 林富生 +3 位作者 张庆 宋志峰 刘泠杉 余联庆 《棉纺织技术》 CAS 2024年第10期26-32,共7页
针对织物疵点种类多、尺度变化大、小目标易漏检等问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法(YOLOv7⁃ESL)。首先,将注意力机制ECA⁃Net融入到Neck层中取代CBS模块,在少量增加计算成本的情况下显著提高了检测精度。其次,设计了专用探测头检测... 针对织物疵点种类多、尺度变化大、小目标易漏检等问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法(YOLOv7⁃ESL)。首先,将注意力机制ECA⁃Net融入到Neck层中取代CBS模块,在少量增加计算成本的情况下显著提高了检测精度。其次,设计了专用探测头检测小目标,充分利用网络的浅层特征信息,使模型能够有效地检测多尺度的目标。最后,在特征加强部分增加Swin Transformer V2 Block,能够捕捉全局和局部之间的丰富关系,提高模型检测小目标缺陷的能力。试验结果表明:YOLOv7⁃ESL算法精确率为97.7%,召回率为90.3%,平均精度均值为94.9%,FPS为29.9帧/s;与原始YOLOv7模型相比,分别提高了3.8个百分点、3.4个百分点、3.3个百分点、3.1帧/s,可满足纺织工业领域的应用要求。 展开更多
关键词 YOLOv7 Swin Transformer V2 注意力模块 织物疵点 小目标检测
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微小型航天密封圈表面缺陷检测 被引量:1
19
作者 侯春佳 何博侠 +2 位作者 胡金松 俞杰 陈旭洋 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期144-152,共9页
微小型航天密封圈表面缺陷面积占比小,目前的检测方法检测效率低、结果不稳定,检测速度和检测精度仍有提升空间。针对上述问题,提出两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。在MobileNetv2的反向残差模块中加入多头注意力机制,构建... 微小型航天密封圈表面缺陷面积占比小,目前的检测方法检测效率低、结果不稳定,检测速度和检测精度仍有提升空间。针对上述问题,提出两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。在MobileNetv2的反向残差模块中加入多头注意力机制,构建出轻量级主干网络Efficient Model;使用Next Hybrid策略,融合工业级Transformer网络中的多个注意力机制模块,构建出Next Generation Vision Transformer主干网络。在上述两种主干网络中分别加入特征提取网络,设计出Efficient-FPN Model和Transformer-FPN Model检测算法。实验结果表明,Efficient-FPN Model和Transformer-FPN Model检测算法的平均准确率均高于YOLOv5s、YOLOv5x以及YOLOv5z,其中,Transformer-FPN Model模型的平均准确率最高,达到91.4%。Efficient-FPN Model的检测速度在五种模型中最快,达到110.8 frame/s,其平均准确率达到86.1%,也高于其他YOLOv5算法,是综合性能最优的检测模型。将这两种算法部署于自主研制的航天密封圈智能测量与测检设备,实现了快速、准确检测全向曲面柔性零件的目的。 展开更多
关键词 航天密封圈 小目标检测 深度学习 缺陷检测 轻量级模型
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基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法 被引量:1
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作者 杨萍萍 白艳茹 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第3期75-79,共5页
针对PCB表面缺陷分辨率低、小目标性以及多样性等问题,提出了一种基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法。该方法在YOLOv5架构的基础上,通过新增采样层的方式添加小目标检测层,优化特征金字塔模型,提升小目标特征提取性能,实现小... 针对PCB表面缺陷分辨率低、小目标性以及多样性等问题,提出了一种基于YOLOv5_4layers的PCB小目标缺陷识别方法。该方法在YOLOv5架构的基础上,通过新增采样层的方式添加小目标检测层,优化特征金字塔模型,提升小目标特征提取性能,实现小目标缺陷识别。在调整合适的锚框规格后,改进后的模型在输入640像素×640像素图像时,相较原模型识别精确率提升了7.5%。在输入736像素×736像素图像时,识别精确率提升了1.3%,有效地提升了对PCB小目标缺陷的识别能力,对提高PCB制造过程的质量控制和产品可靠性具有实际意义。 展开更多
关键词 PCB 小目标缺陷识别 深度学习 YOLOv5_4layers 特征提取
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