基于YOLOv5的砂纸表面缺陷检测方法研究

针对目前工业生产过程中存在砂纸表面缺陷人工质量检测精度低和检测效率低问题,提出一种基于YOLOv5网络模型融合CA注意力机制的砂纸表面缺陷自动检测方法。首先对砂纸生产过程中的砂纸表面图像进行采样,将收集到的砂纸表面缺陷图像分成脱砂、堆砂、划痕和褶皱4种缺陷类型来制作砂纸表面缺陷数据集;其次将YOLOv5主干网络中的C3模块与CA注意力机制结合,改进为CAC3模块;最后将改进前后的网络模型在自建砂纸表面缺陷数据集上进行训练和验证。实验结果表明:得到改进后的YOLOv5+CAC3网络模型,其P、R、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95和S的数值分别为96.2%,92.9%,95.8%,65.0%,16.8 ms,相比于改进前的YOLOv5网络模型分别提高了1.1%、2.2%、0.6%、1.7%、4.5 ms。该方法在砂纸表面缺陷检测中精度高、速度快、检测稳定,符合砂纸生产过程中砂纸表面缺陷检测的要求。