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。     

面向无人机巡检的农村输电线螺栓锈蚀检测

针对农村地区输电线路螺栓锈蚀情况严重且不易检测的问题,提出一种利用深度学习目标检测网络的螺栓锈蚀检测方法,首先自制无人机图像数据集,然后利用二阶微分锐化和暗通道去雾对螺栓图像进行锐化和去雾处理,最后使用YOLOv5网络模型进行数据集的训练与测试,相比其他网络模型检测精度更高,其平均精度均值达93.6％.结果 表明,所提方法能够有效实现无人机巡检图像中螺栓部件的识别与锈蚀检测.     

基于改进MobileNetV3的PCB裸板缺陷检测

为解决传统PCB裸板缺陷检测效率低、误检率高、通用性差等问题,提出一种基于改进MobileNetV3的PCB表面缺陷检测模型。首先对PCB数据集进行预处理,然后采用多方向协调注意力代替原网络中的挤压和激励注意力模块,提升特征定位精度从而增强感受野;最后利用软池化优化MobileNetV3的末端结构,以在简化后的激活映射中保留更多的特征信息。实验结果证明,提出的模型对PCB裸板缺陷检测的平均准确率可达96.1%,图片平均检测速度为25.1 ms,能够高效识别PCB裸板的多种缺陷类型,对工业生产中PCB裸板的质量检测有实际应用价值。     

基于改进YOLOv4的电力高空作业安全带检测

为了让电力工作人员在电力作业中采取规范的防护措施,提出了一种基于改进YOLOv4的电力高空作业识别及安全带佩戴检测算法。首先,该算法采用MobileNetv2作为主干提取网络,在保证较好的特征提取效果同时降低了网络的参数量,提高模型的识别速度;然后使用K-means聚类算法对数据集中的目标边框重新聚类,并调整空间金字塔池化结构,提高模型的检测精度;最后使用Soft-NMS算法替换原NMS算法降低目标的漏检率。实验结果表明,改进YOLOv4网络模型比原YOLOv4模型mAP提高3.2%,检测速度提高30fps,模型的训练权重大小压缩4.16倍,算法在高空作业安全带检测上具有很强的实用性和高效性。