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%。     

基于自适应加权特征融合的PCB裸板缺陷检测研究

现有的针对PCB裸板的缺陷检测方法存在精确度低、实时性差且难以在移动端部署等问题,本文以YOLO(you only look once)v4算法为基本框架并对其进行改进,提出了一种专门针对PCB裸板的缺陷检测算法。针对YOLOv4算法难以在移动端部署的问题,采用GhostNet取代CSPDarknet53以轻量化整个检测网络。为弥补YOLOv4算法在多尺度特征融合方面的性能不足,提出了一种双向自适应特征融合网络AF-BiFPN取代PANet网络。为进一步提高模型的检测精度,在AF-BiFPN特征融合网络的采样的过程中插入m-ECANet通道注意力机制。实验结果证明,改进后的YOLOv4算法的模型大小为18.64 MB,检测的平均精度(mean average precision, mAP)为98.39%,检测速度为62.23 FPS,可为实际PCB裸板检测提供理论指导。     

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YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测

针对煤矿电力设备缺陷检测精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测的方法。该方法主要包括3个方面的改进：首先，提出了一种多分支的坐标注意力模块，增强了模型获得缺陷区域信息的能力；其次，提出了一种特征融合网络模块，通过将主干网络和颈部网络之间非相邻的特征信息进行跨层连接，进一步增强了模型的特征表达及融合能力；最后，提出了一种快速空间金字塔池化平均池化模块，并将其嵌入颈部网络的路径融合网络之间，以提升网络浅层定位信息传递到深层的能力。实验结果表明，改进YOLOv5s模型的mAP@0.5提升了3.1%,F₁分值提升了3%,满足煤矿电力设备缺陷的检测需求且具有更高的检测精度。     

基于改进YOLOX的钢材表面缺陷检测算法

针对工业生产中钢材表面背景复杂导致缺陷检测精度低的问题，本文提出一种基于改进YOLOX的钢材表面缺陷检测算法。首先，引入了Swin Transformer模块来捕获缺陷钢材表面区域全局上下文信息并提取更多差异化特征；其次，采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN），能够方便、快速的进行跨尺度特征融合；最后，对原始目标定位损失函数进行改进，建立了一种融合边界框中心位置的CIoU损失函数从而实现目标框高精度定位。实验表明，算法在NEU-DET数据集上的mAP为80.7%，检测精度相较于原始YOLOX-S网络提高了6.2%，同时也明显高于一些其他主流算法，具有较高的准确率和实用性。     

基于改进YOLOv5的PCB缺陷检测方法

印刷电路板作为电子产品不可或缺的重要组成部分，其市场需求量与日俱增，因此制造无缺陷的PCB具有重要意义；针对PCB缺陷检测中待检测的缺陷目标较小且多数检测目标与背景容易混淆导致的误检漏检，改进的算法在原生YOLOv5算法的骨干网络中引入坐标注意力机制，在颈部网络中引入Transformer Encoder并增加一个适用于小目标的高分辨率检测头，并且将选定锚框的交并比算法部分改为更先进的E-IoU。相较于原生YOLOv5算法，根据算法评价指标精确率，召回率和平均检测精度均值的结果,改进后的算法性能有显著提升，其中平均检测精度均值更是高达98.46%，且检测速度也达到了72.4 Hz，可以满足工业现场对PCB缺陷检测的精度要求。     

轻量化的印刷电路板缺陷检测网络 Multi-CR YOLO

针对印刷电路板表面缺陷目标小,检测精度低问题,设计了印刷电路板表面缺陷检测网络Multi-CR YOLO,满足实时检测速度的前提下,有效提高了检测精度。首先,由3个Multi-CR块组成的主干特征提取网络Multi-CR backbone对印刷电路板小目标缺陷进行特征提取。其次,SDDT-FPN特征融合模块使层级高的特征层向层级低的特征层进行特征融合,同时为小目标预测头YOLO Head-P3所在特征融合层加强特征融合,进一步增强低层特征层的表达能力。PCR模块加强主干特征提取网络与SDDT-FPN特征融合模块不同尺度的特征层的特征融合机制,且防止模块之间进行特征融合时信息丢失。C₅ECA模块负责自适应调节特征权重和自适应注意小目标缺陷信息的要求,进一步提高了特征融合模块的自适应特征提取能力。最后,3个YOLO-Head负责针对不同尺度的小目标缺陷进行预测。实验表明,Multi-CR YOLO网络模型检测mAP达到98.55%,模型大小为8.90 MB,达到轻量化要求,检测速度达到了95.85 fps,满足小目标缺陷实时检测的应用需求。     

基于改进的YOLOX血细胞检测算法研究

血细胞计数是一种常见的临床检验方法。针对血液显微镜图像中的血细胞种类不均匀、密集且相互遮挡导致现有血细胞检测方法准确率不高,提出了一种改进的YOLOX血细胞检测算法。该算法首先在损失函数中引入Focal loss以改善单阶段目标检测算法正负样本的不平衡和细胞种类不均匀的问题;接着在残差模块中引入混合注意力机制,减少了血细胞相互遮挡造成的漏检、错检的概率;然后在特征融合尾部引入自适应空间特征融合模块以提高特征表达能力;最后在残差模块中引入逆深度可分离卷积模块在减少模型参数的同时还略微提高检测精度。提出的算法在BCCD血细胞数据集进行了测试,改进后的YOLOX算法在血细胞数据集上的检测精度达到了92.5%,相比YOLOX算法提升了2.4%,且减少了8%的模型参数量;该算法在COCO2017通用数据集上的检测精度达到了41.7%,相对于原始YOLOX算法提升了1.2%。     

基于轻量级YOLOv8n网络的PCB缺陷检测算法

针对PCB缺陷检测无法兼顾检测精度与模型体积的问题,提出一种基于轻量级YOLOv8n网络的PCB缺陷检测算法。首先,删除大目标检测层,新增小目标检测层并调整网络结构,使模型轻量化并提高检测精度。其次,将C2f模块结合GhostConv与DWConv设计出C2f-GhostD模块替换C2f模块,减少模型计算成本。然后,将PConv融入Detect模块中,设计出POne-Detect模块并应用于检测网络,精简网络结构。最后,在颈部网络添加SimAM注意力机制,提高信息捕获能力。实验结果表明,在PCB数据集中,该算法相较于YOLOv8n,参数量下降78.7%,模型体积减小73.7%,mAP0.5提升至98.6%,满足模型硬件部署需求。     

基于改进YOLOX的地下排水管道缺陷识别算法

CCTV检测技术在地下排水管道缺陷检测被广泛应用,但CCTV收集的缺陷图像需要依赖专业的检测人员进行检测识别,结果具有一定主观性且耗费大量时间。为了实现地下排水管道缺陷检测识别自动化,提出了一种基于改进YOLOX的地下排水管道缺陷识别方法。首先针对数据集过少的问题,通过StyleGAN2对原始图像进行预处理,生成多缺陷图像。其次,为了提高检测精度,对YOLOX的特征融合层进行改进,借鉴空洞空间卷积池化金字塔思想并引入SE注意力机制解决顶层特征仅包含单尺度特征且不与其它特征图进行融合的问题,同时设计了一种基于权重的特征融合模块,解决不同特征层融合带来的特征混叠问题。最后,将YOLOX边界损失函数改为CIOU,提高目标检测框回归的效率。实验结果表明,所提的算法能够很好对沉积、渗漏、树根入侵、裂缝和错口5种缺陷进行识别,mAP达到68.76%,相比原始YOLOX算法提升了1.62%。     

局部放电UHF信号检波及其仿真

介绍了检波原理及其在超高频 (UHF)局放检测中的应用。计算机仿真验证了应用检波技术后使用 2 0MHz采集卡即可采集到UHF局放信号的峰值和相位信息 ,且误差在工程上完全可接受 ,从而大大降低了对采集系统的要求。     

一种晶闸管整流器全关断检测电路

本文提出并介绍了欧姆逻辑无环流检测的一种方案——晶闸管流器全关断检测，并与软件检测和电流互联器检测进行比较分析，最终得出晶闸管全关断检测方案准确可行的结论。全关断的输出信号与上述两种信号进行综合利用，从而准确可靠地实现了欧姆的逻辑无环流控制。     

充电机检测平台及其集成设计

为了实现电动汽车充电机电气性能检测,综合分析各检测标准,提出了充电机检测平台建设方案,同时在已有逆变器检测平台的基础上,详细对比分析两检测平台的异同点,提出了并网逆变器—充电机集成检测平台,利用逆变器作为充电机检测的试验负载,并充分利用原有直流电源设备和二次测量设备,该集成检测平台实现了试验设备一体两用,可以大大降低充电机检测试验能耗,提高平台设备利用率,节约建设费用,减少系统开发时间。     

组合电器状态检测新技术在辽宁电网的应用

对组合电器状态检测技术的发展及不同检测方法的优缺点进行了研究,主要包括SF6气体泄漏检测技术、SF6分解产物检测技术、局部放电检测技术、X射线成像检测技术和震荡波雷电冲击试验技术。在此基础上,结合辽宁电网实际,分析了组合电器状态检测新技术的应用情况,并提出了检测技术的应用建议。     

即时聊天的视频背景实时替换技术研究

针对即时聊天应用,提出了一种实时替换视频背景的技术,分为初始化模块、目标检测模块和背景替换模块3个部分。其中初始化模块和目标检测模块实现了即时检测目标的功能,提出了一种人脸检测、肤色检测与颜色直方图检测相结合的方法。实验结果表明,在光照均匀的环境下,该方法能够实时替换聊天视频背景。     

对p-q谐波检测算法的改进与仿真分析

提出了一种改进的p-q谐波检测算法。先通过理论分析推导出了一种计算基波正序电压的新方法,根据计算方法构造了基波正序电压的检测框图,然后让基波正序电压参与谐波检测过程的运算,这样避免了谐波电压和不平衡电压对运算结果的影响,最后对改进后的算法进行了Matlab仿真分析,仿真结果表明即使在电网电压不平衡、畸变的条件下该算法仍能准确的检测出谐波电流,改进后的算法弥补了传统算法的不足,使实际谐波检测效果更快、更好。     

低压串联直流电弧检测方法的研究现状及发展

总结了现有低压串联直流电弧检测方法中检测参量如电压电流变化、弧声信号、电磁与光辐射信号的特征,深入分析了阈值法和基于单一检测参量的模式识别方法的特征及其局限性,展望了基于多参量综合的信息融合法的研究前景。     

ABB Uvisor火焰检测系统在火力发电厂中的应用

锅炉火焰检测系统是火力发电厂防止锅炉炉膛爆炸,实现炉膛安全保护的重要环节,锅炉火焰检测系统的可靠性高低直接决定着锅炉的安全、经济、稳定运行。近年来美国ABB贝利控制有限公司生产的ABB Uvisor火焰检测系统以其优良的检测性能在火力发电厂有着越来越广泛的应用。     

简单而性能良好的非固定周期峰值检测电路

传感器输出的信号微弱、波形混杂、不能直接使用。本文介绍一种性能较好，适用面广的传感器处理电路，具有电路简单、性能稳定、低电压、低功耗、对微弱信号无须前置放大的特点。     

状态估计中不良数据的混合检测辨识法

提出了状态预估与Rn 检测相结合的不良数据的检测辨识方法。该法既能克服残差污染、残差淹没现象 ,又能区分不良数据与突变量。在 18结点系统上进行了数字仿真实验 ,得到了良好的结果