改进 YOLOv5 网络的带钢表面缺陷检测方法

带钢表面缺陷检测已成为保证带钢生产质量的重要环节之一。 针对当前带钢缺陷检测算法精度有待提高等问题,提出 了一种基于 YOLOv5 网络改进的算法模型 MT-YOLOv5。 首先在主干网络中引入 Transformer 自注意力机制,使主干网络更聚焦 于图像全局特征信息的提取;其次采用 T-BiFPN 网络结构,将 Transformer 层与 BiFPN 网络结构相结合,进一步增强了图像浅层 特征信息与深层特征信息的融合;然后引入改进后的轻量化网络 RepVGG 替换主干网络中的部分卷积层,增强主干网络的特征 提取能力;最后增加预测层,检测不同尺度的目标。 实验结果表明,MT-YOLOv5 算法在 NEU-DET 数据集上的均值平均精度 (mAP)达到了 82. 4%,较原 YOLOv5s 算法提高了 5. 3%,检测速度为 65. 4 fps,更好地均衡了检测速度与检测精度。     

基于改进YOLVOv5s的X射线图像粘接缺陷实时检测

为了兼顾火箭弹非金属粘贴结构缺陷的检测速度和准确率,提出一种基于改进YOLOv5s的X射线图像火箭弹缺陷检测算法。该算法在YOLOv5s的基础上使用深度分离卷积重新设计特征提取网络中Bottleneck结构,以此改进C3模块,通过减少模型参数数量,提高运行速度。然后分别在特征提取网络的Focus结构后和Neck层的卷积和上采样之前加入卷积模块的注意力机制模块(CBAM),用来提高模型对有效特征提取,使模型更加关注小目标,力图保持运行速度的同时提高检测精度。实验结果表明,该算法在自制的火箭弹粘贴缺陷数据集上测试的平均精度均值(mAP)达到86.40%,比原始模型提高6.44%,帧率为32 fps;相比SSD、YOLOX-Tiny网络算法,该模型在检测速度和检测精度上有着出色的综合表现,能够针对火箭弹非金属粘接结构缺陷进行高效的检测。     

基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子设备及其缺陷检测算法

针对输电线路无人机巡检中绝缘子设备及缺陷图像检测过程中存在的绝缘子目标尺寸变化大、缺陷目标尺寸小、背景复杂干扰多和难易样本不平衡等问题,提出一种基于改进YOLOv7的绝缘子设备及缺陷检测算法：1）针对绝缘子缺陷目标尺寸小问题,在YOLOv7特征提取网络浅层引入卷积注意力机制,聚焦缺陷;2）针对绝缘子目标尺度变化大问题,在YOLOv7特征提取网络底部引入感受野增强模块,提取不同尺度目标特征;3）针对背景干扰问题,改进YOLOv7特征融合网络,在顶部引入显示视觉中心模块,同时关注全局信息与局部信息;4）针对难易样本不平衡问题,使用Focal-EIoU损失替换YOLOv7坐标回归损失。在合并的绝缘子及其缺陷无人机图像公开数据集上,该算法的多类目标检测精度均值达到了97.36%。     

复杂环境背景下绝缘子缺陷图像检测方法研究

针对处于复杂的环境背景下的电力绝缘子以及绝缘子缺陷的检测存在检测精度低、检测速度不高的实际问题,提出了一种改进YOLOv4(you only look once v4)算法的电力绝缘子图像以及存在缺陷的绝缘子检测的方法。通过制作电力绝缘子以及绝缘子存在缺陷的数据集,使用K-均值聚类(K-means)算法对电力绝缘子图像样本进行聚类,获得不同大小的先验框参数;然后通过改进平衡交叉熵(balanced cross entropy, BCE)引入一个权重系数,来增加损失函数的贡献程度;最后,通过增加空间金字塔池化结构(spatial pyramid pooling, SPP)前后的卷积层来加深网络的深度。实验结果表明,改进模型的单张检测时间为3.27 s,对于绝缘子缺陷平均检测精度比原始的YOLOv4算法提升了24.36%。同时通过改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值(mean average precision, mAP)的值为84.05%,比原始的YOLOv4算法提升了17.83%,充分说明了能够很好的定位和识别电力绝缘子图像存在的缺陷。     

基于GhostNet-YOLOv4算法的印刷电路板缺陷检测

针对印刷电路板表面面积小而且上面电子器件焊点众多,传统检测方法很难进行有效检测的问题,提出了一种基于GhostNet-YOLOv4的印刷电路板表面焊点检测算法。首先,修改了YOLOv4算法的主干网络以增强特征提取能力,其次加入注意力机制使网络更注重缺陷特征,用GhostNet代替CSPDarknet53作为主干网络。此算法相比于传统的印刷电路板检测算法提高了检测精度和检测速度,可以实现对印刷电路板表面常见的断路、漏焊、短路等缺陷的精确检测和迅速分类。通过对印刷电路板数据集的检测结果分析表明,该改进算法具有较好的实用性,在测试集上的平均精度为86.68%,FPS达到了25.43,可以满足印刷电路板实际检测需求。     

融合坐标注意力和自适应特征的YOLOv5陶瓷膜缺陷检测方法

针对平板陶瓷膜表面缺陷实时检测时存在检测准确率较低的问题,本文提出了一种融合坐标注意力和自适应特征的YOLOv5陶瓷膜缺陷检测方法。通过在原有YOLOv5模型的主干网络中加入坐标注意力机制,建立位置信息和通道之间的关系,从而更准确地获取感兴趣区域。在原始网络的预测网络中融入自适应特征融合机制,提高模型对多尺度缺陷的检测能力。将空洞空间卷积池化金字塔模块替换原始网络中的空间金字塔池化模块,提高卷积核视野获取更多的有用信息。实验结果表明：本文模型平均精度为97.8%,检测帧数为32 FPS,平均精度与原始YOLOv5模型相比提高了5.5%。本文提出的模型在满足平板陶瓷膜缺陷的实时检测条件下,提高了模型的检测准确率,对推动平板陶瓷膜缺陷检测的发展具有一定的参考价值。     

改进 YOLOv4 的内丝接头密封面缺陷检测算法

针对传统目标检测算法对内丝接头密封面的缺陷识别率不高的问题,提出利用改进的YOLOv4算法对其进行检测。首先使用K-means++聚类算法对目标样本进行先验框参数优化,提高先验框与特征图的匹配度;其次在主干网络嵌入SENet注意力机制模块,强化图像关键信息,抑制图像背景信息,提高不易识别缺陷的置信度;然后在网络颈部增加SPP模块,增强主干网络输出特征的接受域,分离出重要的上下文信息;最后采用收集的内丝接头密封面缺陷数据集分别对改进前后的YOLOv4进行训练,并分别测试模型效果。实验结果表明,YOLOv4检测内丝接头密封面缺陷的性能较好,但有部分小目标漏检;改进后的模型对小目标缺陷的检测表现优异,均值平均精度(mAP)达到了87.47%,相比于原始YOLOv4提升了10.2%,平均检测时间为0.132 s,实现了对内丝接头密封面缺陷的快速准确检测。     

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。     

基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法

针对航拍巡检图像中待检测目标易受复杂背景和部分遮挡影响而造成传统算法难以准确检测的问题,提出一种基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法。首先,在YOLOv3算法框架中融合卷积块注意模型来提升图像中故障目标区域的显著度;然后,通过引入高斯函数对非极大值抑制方法进行改进,降低存在部分遮挡目标的漏检率;其次,采用Focal Loss改进损失函数来提高检测网络的检测精度;最后,利用某供电局近3年无人机巡检视频制作训练样本和测试样本,并将提出的算法与4种经典目标检测算法进行比较。实验结果表明,相比于4种对比算法,该文算法能够在保证较高检测精度的同时具有较好的实时性。算法的平均检测精度可达94.6%,分辨率为1280'720的图像检测速度为40帧/s。     

基于改进YOLOv5的电子粉涂覆不均检测

放电管生产过程中，电极表面电子粉涂覆是否均匀是影响放电管产品质量的关键，目前主要依赖于人工目检，针对人工检测效率低、精度差等问题，提出一种基于改进YOLOv5的电子粉涂覆不均检测算法。首先，采集电极表面电子粉涂覆的图像制作数据集，并进行数据增强；其次，引入STDC模块优化主干特征提取网络，提高对难以辨认的金属电极表面缺陷不均的检测精度，并生成两个特征图以适应数据集；最后使用K-means++聚类优化自适应锚框计算。实验结果表明：改进YOLOv5算法对电子粉涂覆不均检测的mAP@50达到99.22%，与原YOLOv5网络相比提升了6.84%，大大提升了检测精度，相较于人工检测其效率更高。     

Pill Defect Detection Based on Improved YOLOv5s Network

To address the problems of low detection accuracy and slow speed of traditional vision in the pharmaceutical industry, a YOLOv5s-EBD defect detection algorithm: Based on YOLOv5 network, firstly, the channel attention mechanism is introduced into the network to focus the network on defects similar to the pill background, re-ducing the time-consuming scanning of invalid backgrounds; the PANet module in the network is then replaced with BiFPN for differential fusion of different features; finally, Depth-wise separable convolution is used in-stead of standard convolution to achieve the output Finally, Depth-wise separable convolution is used instead of standard convolution to achieve the output feature map requirements of standard convolution with less number of parameters and computation, and improve detection speed. the improved model is able to detect all types of defects in tablets with an accuracy of over 94% and a detection speed of 123.8 fps, which is 4.27% higher than the unimproved YOLOv5 network model with 5.2 fps.     

基于融合注意力的多尺度芯片缺陷检测算法

芯片的表面缺陷检测在半导体制造中具有重要意义,针对目前芯片表面缺陷面积小,缺陷外形多变,缺陷尺寸跨度大的情况,提出一种基于YOLOv5改进的芯片表面缺陷检测算法,首先基于ConvNext网络改进特征提取模块,提升网络稳定性和特征表达能力,同时提出增强卷积注意力模块(ehanced convolutional block attention module, E＿CBAM),将更详细的位置信息嵌入到卷积注意力(convolutional block attention module, CBAM)之中,提升整个网络对于小面积及边缘缺陷的检测能力,而针对芯片缺陷多变尺寸跨度大的问题,研究引入了可变形卷积和双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network, BiFPN),一方面可变形卷积对于外形不规则的卷积有更好的提取能力,另一方面Neck部分的BiFPN在简化结构的同时保证了多尺度融合的准确性。经过实验表明,改进后的网络在芯片表面缺陷数据集(chip defect dataset, CDD)上,平均精度均值(mAP)mAP@0.5指标达到95.3...     

基于改进YOLOv3算法的钢板缺陷检测

针对目前钢板缺陷检测精度和速度的不足,提出了一种改进的YOLOv3检测算法。首先使用小波-中值滤波处理缺陷图像,清除图像里的噪声使图像更平滑。然后在原有网络中的密集连接网络(Darknet-53)上增加一个尺度输出增强算法对小目标缺陷的识别能力。最后为了增强算法模型的准确性对算法原有的损失函数进行优化,得到改进版的YOLOv3算法模型。改进的算法在测试集上的mAP值可以达到64.31,比原有的YOLOv3网络提高了7.9,结果表明了改进算法在钢板缺陷上具有较好的检测效果。     

改进 YOLOv5 的新能源电池集流盘缺陷检测方法

针对新能源汽车电池集流盘中因目标缺陷分布杂乱、尺寸跨度大和特征模糊而易出现误检、漏检的问题,提出一种基于 多尺度可变形卷积的 YOLOv5 方法(YOLOv5s-4Scale-DCN),以用于汽车电池集流盘缺陷检测。 首先,针对不同尺度的缺陷目 标,在 YOLOv5 模型的基础上新增检测层,通过捕获不同尺度缺陷的特征以及融合不同深度的语义特征,提高对不同尺度缺陷 目标的检测率;其次,引入可变形卷积,扩大特征图的感受野,使提取的特征辨析力更强,有效地提高了模型的缺陷识别能力。 实验结果表明,所提的 YOLOv5s-4Scale-DCN 算法可以有效检测新能源汽车电池集流盘缺陷,mAP 达到了 91%,相较原算法提 高了 2. 5%,FPS 达到了 113. 6,重度不良和无盖缺陷这两种类别的缺陷,检测召回率达到了 100%,满足新能源汽车电池集流盘 缺陷实时检测要求。     

基于改进YOLOv5m的轻量化车脸检测方法

为解决车检站车辆检测中需要对车辆前照灯快速准确定位，同时防止车辆代检的问题，建立了一个车脸检测数据集Car-Data。针对车检站场景中车辆检测问题，提出了一种基于YOLOv5m的轻量化车脸检测方法。首先，将原网络的卷积块替换为改进型跨阶段深度可分离卷积块，以减少网络整体的参数量和计算量。其次，提出增强感受野的空间金字塔扩张卷积模块代替YOLOv5m的主干提取网络中的空间金字塔池化模块，从而提升网络的目标检测精度。最后，在颈部特征增强网络中修改上采样方法，并提出上下层特征融合模块，以减少特征信息的损失。在Car-Data数据集上进行的实验结果表明，改进后的算法相较于原YOLOv5m模型大小减少了48%，每秒检测帧数提高了约10帧，且平均检测精度仍提升了2.02%。因此该改进算法可以满足车检站车辆检测场景中车脸检测的需求。     

基于改进YOLOv4算法的高压塔鸟巢检测

针对现有算法对高压塔上鸟巢检测存在参数量过大,实时性不足及对小目标检测能力较弱的问题,提出了一种改进的YOLOv4算法。首先使用Mobilenetv2网络代替CSPDarknet53网络作为主干网络,减少算法的参数量且提升检测速度;同时在Mobilenetv2网络的逆残差网络中嵌入注意力Coordinate Attention模块,增强网络对目标特征提取能力。然后,对PANet网络进行改进,获取更多的细节特征信息,提高对小目标鸟巢的检测能力。最后,使用Focal Loss函数优化损失函数,降低大量简单背景样本训练的权重,提升对小目标鸟巢困难样本训练的侧重,进一步提高对小目标鸟巢的检测能力。实验结果表明,较原始的YOLOv4算法,改进后的YOLOv4算法的参数量减少了48.1%,检测速度和精度分别提高了12.9fps和2.33%。即改进后的YOLOv4算法大幅度减少了算法参数量,且对鸟巢的检测拥有更好的检测性能。