超声波传感器在宝钢钢卷检测中的应用

利用超声波传感器的声纳原理进行钢卷的高度对中,自动上卷和卷径计算。软件程序简洁短小,缩短了系统执行时间。

基于改进YOLOv7的钢卷端面缺陷检测

针对钢卷端面纹理复杂、缺陷较小,以及YOLOv7算法识别速度较慢、小目标检测率较低等问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测算法。对YOLOv7算法骨干网络中的ELAN结构进行改进,通过加入PConv卷积层设计了一种新的结构,以减少模型复杂度,提高模型的检测速度。由于小目标检测中容易出现漏检的现象,设计一种新的注意力机制CSCA,提高网络对小尺度目标的敏感度。在此基础上,使用WIoUv2损失函数替换原YOLOv7算法网络中的CIoU损失函数来优化损失函数,提高网络的鲁棒性。在自制的钢卷端面缺陷数据集上进行试验,结果表明改进的YOLOv7算法的mAP@0.5提升了4.1%,FPS提升了10.84 f/s,检测效果优于原算法。