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针对工业场景下带钢表面缺陷样本少、缺陷尺寸大小不一等问题, 提出一种适用于小样本条件下的带钢表面缺陷检测网络. 首先, 算法以YOLOv5s框架为基础, 设计一种融合注意力机制的多尺度路径聚合网络作为模型的颈部, 增强模型对缺陷目标的多尺度预测能力; 其次, 提出一种自适应解耦检测结构, 缓解小样本情况下分类和定位任务之间的矛盾; 最后, 提出一种融合Wasserstein距离的边界框回归损失函数, 提升模型对小目标缺陷的检测精度. 实验表明, 在构建的小样本带钢表面缺陷数据集上, 本文模型的检测性能优于其他小样本检测模型, 更适用于工业环境下的小样本缺陷检测任务. 相似文献
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偏振调制测距方法中,频率测量的稳定性是影响测距精度的关键因素。为提高偏振调制测距系统中频率测量精度,提出一种双向扫频频率测量方法。分析了偏振调制测距原理及测频精度与测距精度的关系,探讨了频率漂移量的影响因素和频率漂移规律,证明调制深度和热致附加相位差是影响频率漂移的重要因素。利用正向扫频和反向扫频时频率漂移方向相反的特点,提出频率漂移误差补偿方法,可在低调制深度条件下补偿热致附加相位差引起的频率漂移。对距离为15.23m的目标进行测量,频率测量标准差从3.822 9×104 Hz减小到5.807 5×103 Hz,测距误差从7.513 7mm减小到0.866 7mm,验证了该方法的有效性。 相似文献
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