基于改进YOLOv3的木结缺陷检测方法研究

针对木条表面死结和活结缺陷在检测过程中定位困难、平均识别精确度较低、检测速度较慢的问题,在分析木结缺陷特点和改进深度学习YOLOv3模型的基础上,研究其应用于改善木结缺陷检测时的精确度和速度。首先,对活结缺陷图像进行数据扩增,以解决类别不平衡问题。然后,改进k-means++算法,提升木结缺陷目标框的维度聚类效果,得到更合适的初始目标框个数与尺寸;通过缩减YOLOv3中多尺度检测网络、改进损失函数,以减少检测时间和提高目标识别精确度。最后,对木结缺陷进行拼接得出位置坐标。试验结果表明,较改进前YOLOv3算法,mAP值提升7.47%,检测速度提高35%;较Faster R-CNN算法mAP值提升11.68%,检测速度提高约15倍,改进后模型能精确地检测出死结和活结缺陷。因此,在后续研究中,可考虑以YOLOv3算法作为检测木结缺陷模型,进一步改进YOLOv3网络,以提高检测实时性和精确度。