基于工业互联技术的胶料质量缺陷检测模型构建分析

针对胶料质量缺陷检测主要采用灰度理论的门限和阈值控制思路,其只能够满足在理想工况条件下的清晰图像识别,且性能较差,然而在工业互联网时代微电子智能制造领域用到的各类固体胶、密封胶等材料的复杂化与快速化给胶料的缺陷识别带来了巨大的挑战。研究基于工业互联技术进行改进,具体包括增加预测特征层、结合K-means++聚类锚框并引入增强CAM和相似度量方式。实验分析表明,S-YOLOv5s在测试集上IoU阈值平均精度提升了4.92%,同时在S-YOLOv5s网络推理时使用soft NMS的非极大值抑制的方法使提升了近3.2%。