基于改进 YOLOv7 的液晶面板电极缺陷视觉检测技术研究

电极质量对液晶面板的显示效果极其重要,针对液晶面板电极缺陷种类多、尺度小、背景复杂而导致难以检测的问题, 本文提出了一种基于改进 YOLOv7 的液晶面板电极缺陷视觉检测方法。 首先,将 CBAM 注意力模块嵌入到 YOLOv7 骨干网络 中,抑制背景信息干扰,强化缺陷特征;其次,采用跨层级连接操作,实现浅层网络与深层网络特征信息的融合;然后,将 C2f 模 块融入特征金字塔网络中以轻量化模型,提高训练速度;最后,使用 WIoU 替换 YOLOv7 模型的损失函数,减小低质量标注产生 的有害梯度,提高对缺陷的定位性能。 在自定义的电极缺陷数据集上进行测试,结果表明,该算法对电极大划伤、划伤、磕伤以 及脏污 4 类缺陷的平均检测精度达 67. 8%,单张检测时间为 5. 6 ms。