基于改进YOLOv4的航空发动机损伤检测方法

针对现有目标检测模型参数量大、检测速度慢,难以适应航空发动机孔探检测轻量化应用需求的问题,提出了基于YOLOv4目标检测算法的轻量化航空发动机损伤检测模型。设计了基于深度可分离卷积的轻量化特征融合结构,在YOLOv4的颈部结构(Neck)中,将普通卷积重构为逐通道卷积和逐点卷积的形式,有效减少了网络中的冗余参数;为进一步降低模型参数量,使用MobileNetv3作为特征提取网络。在减少参数量的同时,2种轻量化改进方法有效提高了模型的检测速度;在轻量化后的路径聚合网络(Path Aggregation Network, PANet)中加入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),通过仅引入少量的参数来提高轻量化网络的损伤检测精度。实验结果表明,改进YOLOv4算法的平均精度均值(mean Average Precision, mAP)为89.82%,模型大小为73.29 MB,检测速度为37.3 FPS。与YOLOv4目标检测算法相比,改进YOLOv4算法以3.55%的mAP损失,使模型参数量降低了约2/3,检测速度提高了1....     

改进YOLOv3的轮毂焊缝缺陷检测

为了实现轮毂焊缝缺陷的智能化检测,本文对深度学习目标检测算法(You Only Look Once version3,YOLOv3)进行改进,得到YOLOv3-MC算法用于轮毂焊缝缺陷的检测。首先,使用工业相机采集轮毂焊缝图像,然后标注图像制作数据集,并且通过数据增强方法扩充数据集。接着,为了提高算法检测精度,使用Mish激活函数替换YOLOv3主干网络中的激活函数。修改算法的损失函数,使用完备交并比(Complete Intersection over Union,CIoU)的计算方法提升算法检测的定位精度。最后使用训练集训练算法模型,再使用验证集和测试集图像数据进行检测试验,结果表明,YOLOv3-MC的最优模型在验证集上的平均准确率(Mean Average Precision,mAP)达到了98.94%,F1得分值为0.99,平均交并比(Average Intersection over Union,AvgIoU)为80.92%,检测速度为76.59帧/秒,模型大小234MB。该模型在测试集上的检测正确率达到了99.29%。相较于传统机器视觉检测方法,该方法提高了检测精度,满足轮毂生产企业的焊缝实时在线检测需求。     

改进YOLOv5的矿用输送带损伤检测方法

文中针对目前输送带损伤检测大多是输送带撕裂且缺乏其他损伤类型研究的问题,提出一种改进YOLOv5的矿用输送带损伤检测方法。将SPD-Conv模块替换Conv模块中的卷积层,提升小目标的检测效果;在骨干特征网络与最后预测网络之前引入CBAM注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后,在YOLOv5的基础上引入高斯滤波器消除噪声干扰,提升算法目标检测效率。试验结果表明：改进后的YOLOv5目标检测网络在对输送带的撕裂、击穿、表面划伤、破损4种损伤类型的检测平均精度均值达92.3%,相较于YOLOv5算法提高了35.1%,检测速度达90帧/s,提高了20%,实现了对矿用输送带损伤的快速识别。     

基于改进YOLOv4的柱形锂电池缺陷检测研究

为了实现柱形锂电池缺陷检测的实时性与高精度,提出一种基于改进YOLOv4的柱形锂电池表面缺陷检测算法。将主干网络由CSPDarkNet53替换为轻量化网络Mobile Netv1,使用K-means++算法对锂电池缺陷数据集先验框进行重新聚类,同时构建新的注意力机制ECSA模块关注重要信息。改进后的模型检测精度与检测速度均得到提升。     

基于改进YOLOv5的输电线路走廊滑坡灾害识别

随着我国大规模输电线路网络的发展建设，部分输电线路不可避免地需要穿越地质复杂、易发生滑坡区域，滑坡灾害会严重威胁输电线路的安全稳定运行，针对上述问题，提出一种改进YOLOv5(YOLOv5-BC)深度学习滑坡灾害识别方法，引入BiFPN结构替换PANet提高多层特征融合能力，引入CIoU替换GIoU损失函数，使最终预测框更接近真实框，提升预测精度。实验结果表明，算法在滑坡数据集上较YOLOv5、Faster-RCNN算法准确率均具有显著优势，可以满足实际应用需求。     

融合浅层特征和注意力机制的PCB缺陷检测方法

缺陷检测是印制电路板(PCB)生产过程中质量控制的重要环节。由于PCB表面缺陷尺寸微小,导线布局复杂多样,现有的检测算法难以充分利用微小缺陷的特征信息,其检测准确率难以满足生产需求。为解决上述问题,提出针对PCB微小缺陷检测的YOLOv5-TDD算法。该算法在YOLOv5基础上,首先在颈部网络中增加浅层特征融合分支,提升微小缺陷特征信息流通效率;其次引入SE-SiLU注意力机制模块,以对特征信息分配权重的方式,提高网络对浅层特征的微小缺陷信息关注度。实验结果表明,YOLOv5-TDD在PCB＿DATASET缺陷数据集测试中,其检测精度mAP为99.12%,相较于YOLOv5提高了3.54%,检测精度优于其他算法。     

基于模型压缩的 ED-YOLO 电力巡检 无人机避障目标检测算法

针对现有卷积神经网络模型体积大、运算量高,导致电力巡检无人机检测速率与精度无法兼顾的问题,提出一种基于模型压缩的ED-YOLO网络实现无人机避障的目标检测算法。该目标检测算法以YOLOv4为基础,首先在主干网络中加入通道注意力机制,在不增加计算量前提下提高检测精度;其次在特征金字塔部分运用深度可分离卷积替换传统卷积,减少卷积计算量;最后利用模型压缩策略裁剪网络中冗余通道,减小模型体积并提高模型检测速度。在自主构建的9 600张电力巡检无人机飞行障碍的数据集进行测试,ED-YOLO与YOLOv4相比,其障碍物目标检测的平均精度均值只降低了1.4%,而模型体积减少了94.9%,浮点运算量减少了82.1%,预测速度提升了2.3倍。实验结果表明,对比多种其他现存方法,本文提出的基于模型压缩的ED-YOLO目标检测算法有着精度高、体积小和检测速度快的优势,满足电力巡检无机避障检测要求。     

基于多尺度特征的YOLOv5铸件自动检测算法研究

针对铸件检测存在精度不够高和易漏检、误检等问题,提出一种基于多尺度特征的YOLOv5铸件自动检测算法。该算法使用双目相机采集铸件图像,并构建铸件图像数据集;为提取更全面的铸件特征,采用多尺度特征融合模块,增加一个检测层检测不同尺度的铸件;为获取更多细节特征,在特征金字塔网络中嵌入卷积注意力机制（CBAM）,以提高铸件图像关键特征的提取能力;同时用Hardswish替换卷积层中的SiLU激活函数来减少模型参数量。实验结果表明,该算法检测m AP值达到了96.5%,较原YOLOv5算法提升了2.6%,能实现铸件自动检测对检测精度及实时性的要求。     

基于BCGS-YOLOv7 tiny的零件表面微小缺陷检测

为了解决零件表面众多形态复杂的微小缺陷检测效率低与检测精度不高的问题,选择以YOLOv7-tiny网络为基础架构进行改进,提出了BCGS-YOLOv7 tiny检测网络。特征提取阶段增加CBAM注意力机制,并用SPD-Conv下采样层代替跨步卷积和最大池化层,增强对小目标的特征提取能力;特征融合阶段将路径聚合特征金字塔（PAFPN）网络替换为BPANet网络结构,并引入gnCSP模块和SPD-Conv下采样层,改善小目标的特征融合能力。在重组的GC10-DET数据集上实验结果表明,BCGS-YOLOv7 tiny检测网络平均精度（mAP）达到91.6%,比原YOLOv7-tiny网络提高了6.0%。同时对零件表面各类微小缺陷的检测精度均有大幅提升。     

基于改进YOLOv4算法的结构用锯材表面缺陷检测研究

针对木结构用锯材表面缺陷人工检测效率低下、精度低等问题。提出了一种改进的YOLOv4算法用于结构用锯材表面缺陷检测研究，在原YOLOv4算法基础上加入了自适应特征融合模块（AdaptivelySpatial FeatureFusion,ASFF），解决了不同特征尺度间的不一致性。为了验证算法的有效性，论文分别采用YOLOv3、YOLOv4及改进的YOLOv4算法对1052张结构用锯材表面缺陷样本图像进行对比测试。结果表明，与YOLOv3、YOLOv4算法相比，改进的YOLOv4算法平均测试精度均值分别提高了2.36%和19.9%，对单张含有不同大小目标的图片检测结果提高了13%。     

改进多尺度特征融合的工业现场目标检测算法

为了提高工业现场等复杂场景下的小目标检测的准确率,降低工业现场的安全事故发生率,基于 YOLOv3 提出了一种改进多尺度特征融合方法。该方法增加了Inception _ shortcut 模块,优化网络的输出宽度,使用工业现场的监控视频作为数据集以及利用 k-means 算法对检测目标重新聚类,引入了 PANet 多尺度特征融合结构,精简了 YOLOv3 的网络检测输出层。在创建工业现场安全帽、安全绳数据集 FHPD 、FSRPD 以及 PASCAL VOC2007 数据集上的实验结果表明,改进算法的 mAP 比原始 YOLOv3 提高了许多。改进的多尺度特征网络融合增加了参数,但检测速度仍满足算法的实时性要求。     

血管介入手术导丝末端检测方法研究

介入手术导丝的末端检测是保证手术精准控制和安全性的关键，本文针对术中导丝末端检测的临床需求，提出一种基于改进YOLOv4Tiny网络的导丝末端检测方法。该方法基于YOLOv4Tiny网络架构，通过优化特征提取网络中的残差结构，增加注意力机制和混合膨胀卷积网络，实现算法对小目标特征提取能力和检测精度的提升、感受野的扩大，且在保证图像的分辨率的同时不增加计算量。为了验证本文改进算法的有效性，对算法在构建数据集和实际手术数据集中分别进行了测试。实验结果表明：本文改进算法在构建数据集中的平均精度可达97.6%,导丝末端的检测误差不足5%,在实际手术数据集中的平均精度为92.8%。本文改进算法为介入手术导丝的末端检测提供了有效方法，在生物医学机器人等领域具有广阔的应用前景。     

基于深度学习的航天密封圈表面缺陷检测

针对航天密封圈表面缺陷人工检测效率低、传统图像处理检测算法通用性差的问题,提出了两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。首先,针对缺陷大部分为小目标的特点,选取对小目标较敏感的RetinaNet网络作为检测算法的基本架构,通过在RetinaNet网络中引入轻量级网络MoGaA构建出MoGaA-RetinaNet算法。然后,为了提高检测精度,在MoGaA-RetinaNet基础上,用分解卷积模块代替MoGaA骨干网络中的深度卷积构建了newMoGaA骨干网络,设计出newMoGaA-RetinaNet算法。最后,在测试集上的实验结果表明,MoGaA-RetinaNet算法比RetinaNet算法检测速度更快,但检测准确率略低;而newMoGaA-RetinaNet算法实现了检测精度与检测速度的良好平衡,比RetinaNet算法准确率提升4.5%,达到92%,检测速度提升55%,达到31 frame/s,网络参数量减少50%。所设计的newMoGaA-RetinaNet算法可以实现密封圈表面缺陷的快速准确检测。     

基于深度学习模型融合的铸件缺陷自动检测

针对目前铸件缺陷检测漏检率高的问题,提出一种基于深度学习模型融合的铸件缺陷检测方法。 首先对 Faster RCNN 网络进行改进,利用特征金字塔结构改进特征提取网络模块,实现多尺度的特征融合,完成铸件缺陷的特征提取;然后,基于 ROI Align 对网络中的 ROI 池化层进行改进,将 IOU 分数引入 NMS 算法判定过程;再将改进后的网络与 Cascade RCNN 以及 YOLOv3 进行融合;最后进行实验研究,验证了融合模型能够有效降低铸件缺陷的漏检率。 实验结果表明,将感兴趣区域池化 改进后,在 Faster RCNN 模型中的缺陷召回率提升了 1. 73% ,在本文网络模型中的缺陷召回率提升了 4. 08% ;采用模型融合的 方法在不考虑分类准确度的情况下,整个模型的缺陷识别率达到 95. 71% ,与单个模型相比,在保证铸件缺陷检测准确率的同 时,提高了缺陷检测的召回率,满足了工业应用的要求。     

Water meter pointer reading recognition method based on target-key point detection

With the rapid development of video image technology and fifth-generation mobile network technology, the automatic verification of mechanical water meters has become an increasingly important topic in smart cities. Although much research has been done on this subject, the efficiency and accuracy of existing water meter pointer reading technology can still be improved. This paper proposes a new water meter pointer reading recognition method based on target-key point detection. Our method consists of a target detection module and a key point detection module. The target detection module uses a modified YOLOv4-Tiny network to detect and classify the areas where the dials and pointers are located in water meter images with distinct characteristics. The key point detection module is used to detect the key point of the pointer image. In this module, the structure of the RFB-Net network is improved to introduce multiple layers of low-level feature information, therefore, it can make full use of the information between multi-scale feature layers for key point detection. In addition to, aiming at the problem of dial rotation, a method of establishing a right-angle coordinate system based on key point is proposed to realize pointer reading. The whole method proposed in this paper is compared to the Hough transform feature matching algorithm and traditional machine learning algorithms through experiments which test the detection and recognition of the water meter dial, pointer and key points. The experiment results show that the missed detection rate of the model in this paper is 1.88% and 1.07% for the dial region and the pointer region, respectively. And the accuracy rate reaches 98.68%, the average processing time per image is 0.37 s. This implies that the water meter inspection task is completed quickly and accurately with strong robustness. Thanks to the lightweight algorithm of our approach, the model can also be fully automated and easily deployed on mobile devices.     

基于卷积神经网络的热轧钢条表面实时缺陷检测

热轧钢条的表面质量对成品至关重要,因此必须要严格控制热轧钢条的表面出现的缺陷。 针对当前 YOLOv4 算法检测 精度不高、对小范围信息表现较差等问题,提出一种改进 YOLOv4 自动检测方法。 首先,将 YOLOv4 中特征提取网络 CSPDarknet53 换为轻量级深层神经网络 MobileNetv3 来提高检测速度,并且加强对检测目标特征提取以及减少梯度消失问题。 其次,采用 K-Means 聚类生成适合本实验的先验框,有效提高学习效率,加快收敛速度。 最后,对置信度损失进行重新定义,提 出一种能够适应多尺度的损失函数,来解决因正负样本不平衡而导致检测效果差的问题。 实验结果表明,该方法较原 YOLOv4 模型在热轧钢条的表面缺陷检测上的均值平均精度值提高约 7. 94% ,速度提升约 4. 52 f / s,在保证检测速度的基础上有效提高 了精确度。     

基于VGG16模型的快速闭环检测算法

深度卷积神经网络在图像特征表示方面优于传统手工特征,将其用于闭环检测时还存在计算时间随着数据增长不断增加的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于VGG16模型的快速闭环检测算法。该算法使用在ImageNet上预训练的VGG16网络模型提取图像卷积特征,并通过一种自适应粒子滤波方法得到闭环候选帧,以固定运算时间。在主流的闭环检测数据集City Centre和New College上对此算法进行测试,实验结果显示,该算法在两个数据集上可以分别达到92%准确率下70%召回率和96%准确率下61%召回率,超过了同类算法,并有效解决了计算时间增长的问题。     

Tiny YOLOV3目标检测改进

针对Tiny YOLOV3目标检测算法在实时检测中对行人等小目标漏检率高的问题,对该算法的特征提取网络、预测网络、损失函数等进行研究改进。首先,在特征提取网络中增加2步长的卷积层,代替原网络中的最大池化层进行下采样;接着,使用深度可分离卷积构造反残差块替换传统卷积,降低模型尺寸和参数量,增加高维特征提取;然后,在原网络两尺度预测的基础上增加一尺度,形成三尺度预测;最后,对损失函数中的边界框位置误差项进行优化。实验结果表明,改进后的Tiny YOLOV3算法的目标检测准确率比原算法提高了9.8%,满足实时性要求,具有一定鲁棒性。本文方法能够更好地提取目标特征,多尺度预测和边界框位置误差的改进能更准确地对目标进行检测。     

基于视觉引导的工业棒材上料系统研究

为了提高生产效率,设计一种基于视觉引导的工业棒材上料系统。首先,为了实现视觉引导进行工业棒材上料,设计了工业棒材上料总体方案,并对上料机械结构模型进行选型设计。然后,为了实现棒材的自动识别和位姿检测,提出了一种基于改进YOLOv5的旋转目标识别与定位算法。该方法在YOLOv5主干特征网络上,添加高效ECA通道注意力机制模块,利用其避免降维,并通过适当跨通道交互策略提高特征提取能力;为了增强不同尺度的特征信息融合,将原特征增强网络替换成BiFPN加权双向特征金字塔网络,进行自上而下和自下而上的多尺度特征融合,提高棒材识别准确率并获取平面位置信息;在此基础上,采用双目视觉进行立体匹配获取棒材的深度位置信息,最终实现棒材立体位姿检测。对所提上料系统进行实验验证,棒材识别的平均精度为99.4%,抓取棒材成功率达到90%及以上。