基于改进YOLOv5的金属工件表面缺陷检测

目的 针对金属工件表面小尺寸缺陷检测精度低的问题,提出以YOLOv5网络为基础,结合注意力机制与Ghost卷积的表面缺陷检测算法。方法 首先,在原网络中增加SE通道注意力模块,增加缺陷有关信息的权重,减少无用特征的干扰,从而提高目标的检测精度。然后,将网络中空间金字塔池化模块的池化方式由最大池化替换为软池化,使得在下采样激活映射中保留更多的特征信息,获得更好的检测精度。最后,采用Ghost卷积块替换主干网络中的常规卷积模块,提取丰富特征及冗余特征,以此提高模型效率。结果 改进后网络平均精度均值达到0.997 8,相比原网络提高了7.07个百分点。结论 该网络显著提高了金属工件表面缺陷检测的精度。     

基于改进YOLOv5的药用胶囊表面缺陷检测方法

目的 在质检过程中精确快速地检测到药用空心胶囊的表面缺陷。方法 基于YOLOv5算法,针对模型网络参数量大和对长距离依赖关系的学习能力较弱的问题,提出在主干网络部分引入GhostNet模块和坐标注意力机制,使网络有效捕捉数据位置信息和通道信息的关系。结果 实验结果表明,改进的网络结构能够在参数量下降为原来的57%的前提下,对药用胶囊表面的破损、印刷错误、孔洞、划痕、凹陷等5类缺陷的平均检测精度达到96.9%,相较于YOLOv5s提高了2.4个百分点,检测速度提升了12帧/s。结论 文中方法能够有效对药用胶囊表面缺陷进行分类和定位,提高缺陷检测的准确率。     

基于改进YOLOv5的试剂卡印刷缺陷检测算法

目的 针对试剂卡生产企业采用人工分选印刷缺陷的试剂卡存在效率低、成本高、易漏检的问题,提出一种基于深度神经网络YOLOv5s的改进试剂卡印刷缺陷检测算法YOLOv5s-EF。方法 通过图像预处理算法获得高质量的缺陷图像数据集,在YOLOv5s的主干特征提取网络中添加高效通道注意力（Efficient Channel Attention, ECA）机制,增强特征图中重要特征的表示能力;引入焦点损失函数（Focal Loss）来缓解正负样本不均衡的影响;结合印刷区域的定位结果,二次精确定位并构建方位特征向量,提出一种特征向量相似度匹配方法。结果 实验结果表明,本文提出的试剂卡印刷缺陷检测算法在测试集上的检测平均准确度可以达到97.3%,速度为22.6帧/s。结论 相较于其他网络模型,本文提出的方法可以实现对多种印刷缺陷的识别与定位,模型具有较好的检测速度和鲁棒性,有利于提高企业生产的智能化水平。     

基于改进YOLOv5的新材料地板表面缺陷检测研究

目的 提升质检过程中新材料地板的表面缺陷检测精度。方法 通过翻转、水平迁移和垂直迁移对采集到的缺陷图像进行扩充,构建新材料地板缺陷数据集。基于YOLOv5算法,增加一个预测头,使算法对微小缺陷更加敏感;其次在网络的特征融合层应用Swin Transformer模块,形成注意力机制预测头,提高网络特征提取效率;然后在网络主干末端加入SE模块,使网络提取有用的信息特征,提高模型精度。结果 实验结果表明,提出的新材料地板表面缺陷检测方法能够准确判别地板好坏,并能够识别出白色杂质、黑斑、边损、气泡胶等4类表面缺陷,各缺陷类型的平均精确均值为82.30%,比YOLOv5 Baseline提高了6.58%,相比其他典型目标检测算法也能够更准确和快速地识别地板表面缺陷。结论 通过改进的YOLOv5算法可以更准确地对地板表面缺陷进行分类与定位,从而大大提高工业质检效率。     

基于改进YOLOv5的焊缝缺陷检测算法

焊接作为工业生产的重要一环,其优劣关乎最终产品质量。为了解决传统人工目视方法准确度与效率欠佳的情况,提出一种基于YOLOv5的焊缝缺陷检测算法YOLOv5-Z。YOLOv5-Z算法的改进可以分为以下几点：首先,焊缝缺陷种类丰富,为了精准检测微小焊缝,在基准网络中加入微小瑕疵检测层;其次,为了加强网络对于特征的利用效率,改善提取特征质量,在网络中Neck部位插入多头注意力;最后,构建一套工业场景焊缝及缺陷数据集,以完成焊缝缺陷的训练与测试。经过实验验证,所提YOLOv5-Z网络平均精度mAP达到98.15%,满足实际工业场景焊缝缺陷检测的需求。     

基于改进YOLOv5s的腌制蔬菜真空包装缺陷检测

目的 针对传统的基于人工的腌制蔬菜真空缺陷包装剔除效率低、漏检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的腌制蔬菜真空包装缺陷检测方法。方法 首先,使用Ghost卷积替换CSP模块中的卷积,在提高模型特征提取能力的同时降低网络的参数量;其次,利用空间换深度(Space-to-Depth, SPD)和深度可分离卷积(Depthwise-Separable Convolution, DSConv)组合操作SPD–DSConv进行下采样,减少下采样造成的特征信息损耗;最后,在网络中引入SE注意力机制,提高算法的精确率。结果 在自制的腌制蔬菜真空包装数据集上,改进后的网络平均精度(man Average Precision, A_mAP)为93.88%,模型尺寸为3.91MB,相比原网络精度提高了2.05%,模型尺寸缩减了44.38%。结论 文中方法能够实现腌制蔬菜真空缺陷包装的分类和定位,为基于机器人的缺陷包装剔除奠定了基础。     

基于改进YOLOv5模型的PCB缺陷图像检测

本文针对印制电路板(Printed Circuit Board, PCB)的缺陷检测问题,研究一种基于改进YOLOv5的PCB缺陷检测模型,构建常见PCB缺陷图像和背景图像的训练数据集,以及缺陷图像和无缺陷图像的测试数据集。为提高YOLOv5模型全局特征捕获能力,在CSP模块的ResNet中,融入Transformer的多头注意力机制,构建改进后的YOLOv5网络结构。结果表明：改进后的模型更适合PCB缺陷的检测,对非缺陷图像的检测精度提高了11.40%。     

基于YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测

目的 针对目前的瓷砖表面人工缺陷检测效率低的问题,提出一种基于深度学习YOLOv5算法实现对生产线瓷砖表面缺陷的检测。方法 首先对数据集进行切图分割与数据增强处理,再通过labelimg对数据集进行数据标注,然后将数据集送入到优化后的YOLOv5网络模型进行迭代训练,并将最优权重用于测试。结果 通过实验对比,YOLOv5模型的检测准确率高于Faster RCNN、SSD、YOLOv4这3种模型,其检测平均准确度高于96%,平均检测时间为14ms。结论 表明该方法能够检测生产过程中的瓷砖缺陷问题,在瓷砖缺陷检测上有一定的先进性和实用性。     

基于改进YOLOv5算法的PCB裸板缺陷检测

目的 将基于深度学习的YOLOv5算法应用于PCB裸板的缺陷检测上,以提高检测的准确率。方法 通过增加特征融合通路,将C2、C3、C4层直接与P2、P3、P4层相连,从而减小信息的损耗;引入更浅层的C2、F2、P2特征图以增加图像的细节信息;并且使用注意力机制SE_block,大幅提高原算法的准确率。结果 改进后的网络的平均精度由91.54%提高至97.36%,提高了5.82%,并且对于各类缺陷,算法的检测精度都能保持在90%以上,满足工业的需求。结论 文中的算法提高了检测精度,体现了浅层信息在小目标检测上的作用,验证了多信息融合通路的优势,彰显了注意力机制的优越性,相比于原算法具有一定的优势。     

基于改进YOLOv5s模型纸杯缺陷检测方法

目的 针对小尺寸和特征不明显的纸杯缺陷在检测过程中易出现漏检、错检的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型纸杯缺陷检测方法。方法 在原始模型的Backbone部分引入CBAM注意力机制模块,提升模型的特征提取能力;增加一个YOLO检测头,将三尺度检测改为四尺度检测,提高模型对小目标和特征不明显目标的检测能力;在Neck部分借鉴加权双向特征金字塔网络BiFPN,对原始模型中的PANet进行部分改进,加强模型的特征融合能力。结果 结果显示,改进后的模型YOLOv5s–CXO精度为89.1%、召回率为90.4%、平均精度均值为89.5%,比原始模型的精度提高了1.5%、召回率提高了1.3%、平均精度均值提高了1.2%。结论 本文的改进方法有效提高了模型的检测能力,对小尺寸和特征不明显纸杯缺陷的检测效果有明显提升。     

基于改进YOLOv5s的白酒瓶盖瑕疵检测

目的 瓶装白酒生产过程中,瓶盖表面瑕疵会影响产品外观质量。针对白酒瓶盖表面瑕疵检测效率低和目标检测效果差的问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法DTS-YOLO。方法 首先,在主干网络中引入可变形卷积,以提高模型对极端长宽比瑕疵的检测精度。其次,引入Transformer编码块,使网络聚焦于提取图像的全局信息。最后,在颈部网络构建C3SE-Lite模块,将C3模块嵌入SE注意力模块的同时引入Ghost卷积,减少参数量的同时,增强对瓶盖瑕疵的检测能力。结果 实验结果表明,本文所提方法相较于基础网络,参数量减少了10%,平均精度均值达95%,平均检测速度达30帧/s。结论 本文方法有效实现了白酒瓶盖表面瑕疵快速、准确地检测,可广泛应用于瓶装白酒生产过程中瓶盖表面检测。     

基于改进YOLOv4的焊接件表面缺陷检测算法

目的 针对真实复杂的工业场景下焊接件表面缺陷检测精度低、速度慢和图像噪声大等问题,提出一种基于卷积神经网络的改进YOLOv4焊接件表面缺陷检测算法。方法 该模型基于YOLOv4算法,首先,考虑到存储和计算资源的限制,使用了轻量级网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络(Backbone)CSPDarknet53;其次,在GhostNet网络结构中嵌入改进的通道注意力机制,能够提高模型的学习能力且减少参数量;最后,引入K–means++聚类算法对焊接件表面缺陷数据集中待检测的标注框宽高进行聚类,使网络模型更容易检测到样本中的缺陷。结果 实验结果表明,改进后的YOLOv4算法平均精度(mean Average Precision,mAP)为91.07%,检测速度达到48.11帧/s,模型尺寸为43.2 MB,比原始YOLOv4算法平均精度提升了4.61%,检测速度提高了26.59帧/s,模型尺寸缩减了82.37%。结论 所提模型提高了焊接件表面缺陷检测的精度和速度,在工业表面缺陷检测中具有现实意义。