基于改进YOLOv5的轴类零件表面缺陷检测算法

针对当前轴件表面缺陷种类繁多、缺陷形态复杂等原因导致的检测精度低,提出了一种改进的YOLOv5的目标轴件表面缺陷检测方法。为解决在日常生产中经常出现轴件表面小目标缺陷被漏检、错检的问题,在原YOLOv5基础上,添加一个新的小目标检测层,并将较浅特征图与深特征图拼接,使得整个网络更加关注小目标缺陷。同时为解决多目标缺陷和不完整轴件检测精度低与漏检,自建数据集中添加多目标缺陷与遮挡处理的轴件图像数据,经对比实验可知,改进的YOLOv5模型的检测性能优于FasterRCNN、SSD、原始YOLOv5三种主流算法模型,测试的平均值精度分别高出7%、9%、4%。证明了该方法对轴件的表面缺陷检测精度更高,且对多目标缺陷与不完整的轴件的检测效果有显著提升。