| 改进YOLOv7的纸张表面缺陷检测研究 |
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| 引用本文： | 陈钰枚,李兆飞,侯劲,赵俊. 改进YOLOv7的纸张表面缺陷检测研究[J]. 中国造纸, 2023, 42(11): 160-168 |
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| 作者姓名： | 陈钰枚 李兆飞 侯劲 赵俊 |
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| 作者单位： | 1.四川轻化工大学自动化与信息工程学院，四川宜宾，643002;2.人工智能四川省重点实验室，四川宜宾，644002;3.企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室，四川宜宾，643002 |
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| 基金项目： | 四川省科技计划重点研发项目（2021YFG0055）；企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室（2022WZJ01）；四川省自贡市科技局重点科技计划项目（2019YYJC15）；四川轻化工大学科研基金项目（2020RC32）。 |
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| 摘 要： | 提出一种改进YOLOv7的纸张表面缺陷一步式检测算法。首先将注意力机制模块CBAM融合到主干和特征提取网络结构，从空间和通道2个维度提取信息，提升小目标纸病特征提取准确性和算法稳定性；将ASPP空洞卷积加入主干网络SPP中，ASPP可以进一步扩大感受野，使较小目标的特征信息在网络传递时得到保留，解决了小目标信息量不足的问题，进而提高小目标纸病识别的性能。通过自制纸病数据集检测实验，与YOLOv7相比，精确率、召回率及平均精确率均值mAP 0.5分别提升了1.5、2.3和2.1个百分点。
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| 关 键 词： | 机器视觉 纸张表面缺陷 纸病 YOLOv7 注意力机制 |
| 收稿时间： | 2023-04-28 |
Study on Surface Defects of Paper Based on YOLOv7 |
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| CHEN Yumei,LI Zhaofei,HOU Jin,ZHAO Jun. Study on Surface Defects of Paper Based on YOLOv7[J]. China Pulp & Paper, 2023, 42(11): 160-168 |
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| Authors: | CHEN Yumei LI Zhaofei HOU Jin ZHAO Jun |
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| Affiliation: | 1.School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science & Engineering, Yibin, Sichuan Province, 643002;2.Artificial Intelligence Key Lab of Sichuan Province, Yibin, Sichuan Province, 644002;3.Sichuan University Key Lab of Enterprise Informatization and Internet of Things Measurement and Control Technology, Yibin, Sichuan Province, 643002 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | machine vision paper surface defects paper defects YOLOv7 attention mechanism |
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