| 基于CBE-YOLOv5的钢材表面缺陷检测方法 |
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| 引用本文： | 赵林熔,甄国涌,储成群,单彦虎.基于CBE-YOLOv5的钢材表面缺陷检测方法[J].电子测量技术,2023,46(15):73-80. |
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| 作者姓名： | 赵林熔 甄国涌 储成群 单彦虎 |
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| 作者单位： | 中北大学仪器与电子学院 太原 030051 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目（62131018）、山西省基础研究计划项目（202103021222012）资助 |
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| 摘 要： | 针对钢材表面缺陷种类多，背景干扰强且尺度变化多样导致的检测效率低、精度差的问题，提出了一种钢材表面缺陷检测算法CBE YOLOv5。在YOLOv5算法基础上进行改进，通过主干采用坐标注意力机制，加强对目标的关注，提高特征提取能力；用BiFPN作为特征提取网络，给出有效的特征对应权重，以充分融合不同尺度的特征，并通过EIOU来计算模型损失，使模型能更精确的回归。在公开数据集NEU DET上的实验结果表明，CBE YOLOv5算法mAP为755%，较YOLOv5提高了38%，检测速度也高于一些常见的目标检测算法，能够更准确、更快速地检测到钢材表面的缺陷。
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| 关 键 词： | 钢材表面缺陷 YOLOv5 注意力机制 特征金字塔 EIOU |
Detection method of steel surface defects based on CBE-YOLOv5 |
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| Zhao Linrong,Zhen Guoyong,Chu Chengqun,Shan Yanhu.Detection method of steel surface defects based on CBE-YOLOv5[J].Electronic Measurement Technology,2023,46(15):73-80. |
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| Authors: | Zhao Linrong Zhen Guoyong Chu Chengqun Shan Yanhu |
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| Affiliation: | School of Instrument and Electronics, North University of China, Taiyuan 030051, China |
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