基于改进YOLOv5的药用胶囊表面缺陷检测方法

目的 在质检过程中精确快速地检测到药用空心胶囊的表面缺陷。方法 基于YOLOv5算法,针对模型网络参数量大和对长距离依赖关系的学习能力较弱的问题,提出在主干网络部分引入GhostNet模块和坐标注意力机制,使网络有效捕捉数据位置信息和通道信息的关系。结果 实验结果表明,改进的网络结构能够在参数量下降为原来的57%的前提下,对药用胶囊表面的破损、印刷错误、孔洞、划痕、凹陷等5类缺陷的平均检测精度达到96.9%,相较于YOLOv5s提高了2.4个百分点,检测速度提升了12帧/s。结论 文中方法能够有效对药用胶囊表面缺陷进行分类和定位,提高缺陷检测的准确率。     

基于改进YOLOv5的金属工件表面缺陷检测

目的 针对金属工件表面小尺寸缺陷检测精度低的问题,提出以YOLOv5网络为基础,结合注意力机制与Ghost卷积的表面缺陷检测算法。方法 首先,在原网络中增加SE通道注意力模块,增加缺陷有关信息的权重,减少无用特征的干扰,从而提高目标的检测精度。然后,将网络中空间金字塔池化模块的池化方式由最大池化替换为软池化,使得在下采样激活映射中保留更多的特征信息,获得更好的检测精度。最后,采用Ghost卷积块替换主干网络中的常规卷积模块,提取丰富特征及冗余特征,以此提高模型效率。结果 改进后网络平均精度均值达到0.997 8,相比原网络提高了7.07个百分点。结论 该网络显著提高了金属工件表面缺陷检测的精度。     

基于改进YOLOv4算法的轮毂表面缺陷检测

汽车轮毂加工过程中产生的表面缺陷严重影响整车的美观性及服役性能,针对人工检测效率低、漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv4算法的轮毂表面缺陷检测方法。构建了轮毂缺陷数据集,其包含6种表面缺陷,由2346张4928×3264pixel的图像组成;采用K-means方法进行先验框聚类,并针对YOLOv4算法在纤维、粘铝等小尺度缺陷上检测精度不足问题,在原网络Neck部分引入细化U型网络模块(TUM)和注意力机制,用于增强有效特征并抑制无效特征,强化多尺度特征提取与融合,改善特征处理过程中可能存在的小目标信息丢失问题;基于该数据集,训练并测试不同算法的缺陷检测性能并验证改进模块的有效性。结果表明,该方法大幅提升了粘铝等小尺寸缺陷的检测能力,缺陷检测平均精度达到85.8%,与多种算法相比较检测精度最高。     

基于改进YOLOv4的焊接件表面缺陷检测算法

目的 针对真实复杂的工业场景下焊接件表面缺陷检测精度低、速度慢和图像噪声大等问题,提出一种基于卷积神经网络的改进YOLOv4焊接件表面缺陷检测算法。方法 该模型基于YOLOv4算法,首先,考虑到存储和计算资源的限制,使用了轻量级网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络(Backbone)CSPDarknet53;其次,在GhostNet网络结构中嵌入改进的通道注意力机制,能够提高模型的学习能力且减少参数量;最后,引入K–means++聚类算法对焊接件表面缺陷数据集中待检测的标注框宽高进行聚类,使网络模型更容易检测到样本中的缺陷。结果 实验结果表明,改进后的YOLOv4算法平均精度(mean Average Precision,mAP)为91.07%,检测速度达到48.11帧/s,模型尺寸为43.2 MB,比原始YOLOv4算法平均精度提升了4.61%,检测速度提高了26.59帧/s,模型尺寸缩减了82.37%。结论 所提模型提高了焊接件表面缺陷检测的精度和速度,在工业表面缺陷检测中具有现实意义。     

基于改进YOLOv5的旋转目标检测算法及其应用研究

目的 提高工业分拣上常见的纹理多样、随机堆放盒体的检测与识别能力。方法 提出一种基于YOLOv5的旋转目标检测算法，该算法包括目标分类、位姿角度识别和边界框位置定位3个模块功能。目标分类模块中，通过自建数据集和设计8种目标分类标签以供模型分类学习;位姿角度识别模块对YOLOv5头网络中添加角度预测分支，引入环形平滑标签角度分类方法，实现分拣盒体的旋转角度精准检测;在边界框位置定位模块上，使用LCIoU回归框损失函数来计算旋转框回归损失，得到紧密包裹目标位置的边界框。结果 改进的YOLOv5算法在自建数据集上检测精度达到95.03%，在机器人多物体分拣实验中的准确率可达100%。结论 本文算法在盒体处于散乱堆放、密集堆放、堆叠堆放场景下均具有较高的定位与识别精度。     

基于改进YOLOv5模型的PCB缺陷图像检测

本文针对印制电路板(Printed Circuit Board, PCB)的缺陷检测问题,研究一种基于改进YOLOv5的PCB缺陷检测模型,构建常见PCB缺陷图像和背景图像的训练数据集,以及缺陷图像和无缺陷图像的测试数据集。为提高YOLOv5模型全局特征捕获能力,在CSP模块的ResNet中,融入Transformer的多头注意力机制,构建改进后的YOLOv5网络结构。结果表明：改进后的模型更适合PCB缺陷的检测,对非缺陷图像的检测精度提高了11.40%。     

基于YOLOv4算法的药用空心胶囊表面缺陷检测方法

目的 为提升质检过程中药用空心胶囊的表面缺陷检测精度及其自动化水平。方法 通过设计高质量图像采集方案来避免胶囊表面出现光斑,以此构建药用空心胶囊缺陷数据集。基于YOLOv4算法,建立深度学习检测模型,利用多尺度特征提取以及训练策略,增强对小目标缺陷检测的鲁棒性。采用K-means++聚类算法更新锚框初始值,以提高模型对胶囊表面缺陷的预测性能。结果 实验结果表明,提出的胶囊缺陷检测方法能够准确判别胶囊好坏,并能检测出其表面的凹陷、孔洞、划痕、污点和接口缺损等5类缺陷,其中对于胶囊有无缺陷的平均精确均值达99.05%,各缺陷类型的平均精确率为91.81%,而每秒检测图像可达22张。与其他典型的目标检测方法相比,文中方法在检测速度和精度上都有一定优势。结论 文中所提出的基于YOLOv4的缺陷检测方法实现了对药用空心胶囊多类型缺陷的分类与定位,具有较好的检测效果和稳定性,在满足生产质量管控要求的同时,可大幅降低人工成本。     

基于改进YOLOv5的焊缝缺陷检测算法

焊接作为工业生产的重要一环,其优劣关乎最终产品质量。为了解决传统人工目视方法准确度与效率欠佳的情况,提出一种基于YOLOv5的焊缝缺陷检测算法YOLOv5-Z。YOLOv5-Z算法的改进可以分为以下几点：首先,焊缝缺陷种类丰富,为了精准检测微小焊缝,在基准网络中加入微小瑕疵检测层;其次,为了加强网络对于特征的利用效率,改善提取特征质量,在网络中Neck部位插入多头注意力;最后,构建一套工业场景焊缝及缺陷数据集,以完成焊缝缺陷的训练与测试。经过实验验证,所提YOLOv5-Z网络平均精度mAP达到98.15%,满足实际工业场景焊缝缺陷检测的需求。     

基于改进YOLOv5的轻量级芯片封装缺陷检测方法

目的 针对芯片封装缺陷检测过程中检测精度低与模型难部署的问题,提出YOLOv5-SPM检测网络,旨在提高检测精度并实现模型轻量化。方法 首先,通过在特征提取模块后增加通道注意力机制,提高缺陷通道的关注度,减少冗余特征的干扰,进而提升目标的检测精度。其次,在主干网络与颈部网络连接处使用快速特征金字塔结构,更好地融合了自建芯片数据集的多尺度特征信息。最后,将主干网络的特征提取模块更换为MobileNetV3,将常规卷积更换为深度卷积和点卷积,有效降低了模型尺寸和计算量。结果 经过改进后的新网络YOLOv5s-SPM在模型参数下降29.5%的情况下,平均精度较原网络提高了0.6%,准确率提高了3.2%。结论 新网络相较于传统网络在芯片缺陷检测任务中实现了模型精度与速度的统一提高,同时由于模型参数减小了29.5%,更适合部署在资源有限的工业嵌入式设备上。     

基于改进YOLOv5s的无人机图像实时目标检测

针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点,提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+.首先,分析了网络宽度和深度对无人机图像检测性能的影响,通过引入可增大感受野的残差空洞卷积模块来提高空间特征的利用率,基于YOLOv5s设计了一种改进的浅层网络YOLOv5sm,以提高无人机图像的检测精度.然后,设计了一...     

基于改进YOLOv5s模型纸杯缺陷检测方法

目的 针对小尺寸和特征不明显的纸杯缺陷在检测过程中易出现漏检、错检的问题，提出一种基于改进YOLOv5s模型纸杯缺陷检测方法。方法 在原始模型的Backbone部分引入CBAM注意力机制模块，提升模型的特征提取能力;增加一个YOLO检测头，将三尺度检测改为四尺度检测，提高模型对小目标和特征不明显目标的检测能力;在Neck部分借鉴加权双向特征金字塔网络BiFPN，对原始模型中的PANet进行部分改进，加强模型的特征融合能力。结果 结果显示，改进后的模型YOLOv5s–CXO精度为89.1%、召回率为90.4%、平均精度均值为89.5%，比原始模型的精度提高了1.5%、召回率提高了1.3%、平均精度均值提高了1.2%。结论 本文的改进方法有效提高了模型的检测能力，对小尺寸和特征不明显纸杯缺陷的检测效果有明显提升。     

基于改进YOLOv5的试剂卡印刷缺陷检测算法

目的 针对试剂卡生产企业采用人工分选印刷缺陷的试剂卡存在效率低、成本高、易漏检的问题，提出一种基于深度神经网络YOLOv5s的改进试剂卡印刷缺陷检测算法YOLOv5s-EF。方法 通过图像预处理算法获得高质量的缺陷图像数据集，在YOLOv5s的主干特征提取网络中添加高效通道注意力（Efficient Channel Attention, ECA）机制，增强特征图中重要特征的表示能力；引入焦点损失函数（Focal Loss）来缓解正负样本不均衡的影响；结合印刷区域的定位结果，二次精确定位并构建方位特征向量，提出一种特征向量相似度匹配方法。结果 实验结果表明，本文提出的试剂卡印刷缺陷检测算法在测试集上的检测平均准确度可以达到97.3%，速度为22.6帧/s。结论 相较于其他网络模型，本文提出的方法可以实现对多种印刷缺陷的识别与定位，模型具有较好的检测速度和鲁棒性，有利于提高企业生产的智能化水平。     

基于改进YOLOv5s的白酒瓶盖瑕疵检测

目的 瓶装白酒生产过程中,瓶盖表面瑕疵会影响产品外观质量。针对白酒瓶盖表面瑕疵检测效率低和目标检测效果差的问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法DTS-YOLO。方法 首先,在主干网络中引入可变形卷积,以提高模型对极端长宽比瑕疵的检测精度。其次,引入Transformer编码块,使网络聚焦于提取图像的全局信息。最后,在颈部网络构建C3SE-Lite模块,将C3模块嵌入SE注意力模块的同时引入Ghost卷积,减少参数量的同时,增强对瓶盖瑕疵的检测能力。结果 实验结果表明,本文所提方法相较于基础网络,参数量减少了10%,平均精度均值达95%,平均检测速度达30帧/s。结论 本文方法有效实现了白酒瓶盖表面瑕疵快速、准确地检测,可广泛应用于瓶装白酒生产过程中瓶盖表面检测。     

基于YOLOv3的医药玻璃瓶缺陷检测方法

目的为了准确而快速地自动检测医药玻璃瓶的外观缺陷。方法基于YOLOv3算法,建立深度卷积神经网络学习检测模型,通过将神经网络结构浅层和深层特征向量连接并标准化,提取玻璃瓶多尺度特征信息。采用K-means聚类方式获得锚点框初始大小,提高模型对边界框预测的准确性;利用多尺度训练策略,增强模型对不同尺寸图像的鲁棒性。结果实验结果表明,提出的医药玻璃瓶缺陷检测方法能够准确检测识别玻璃瓶上的管端残损、气线、气泡、划伤、污渍和结石等缺陷种类。与主流的目标检测方法相比,提出的方法在处理速度和准确度上都有提高,缺陷目标检测精确率达到96.23%,召回率为93.82%,平均精度为89.35%。结论该方法已经在国内几家大型医药玻璃包装生产公司成功应用,显著提高了医药玻璃包装产品的质量和合格率,降低了人工成本。     

基于机器视觉的啤酒金属盖表面缺陷检测方法

目的 为了提高啤酒金属盖表面缺陷检测的精度和准确率,提出一种基于机器视觉的金属盖表面缺陷检测方法。方法 以不同类型的啤酒金属盖表面缺陷为研究对象,利用滤波抑噪和高反差保留算法对图像进行处理,运用YOLO–v5网络完成瓶盖的缺陷检测。通过添加注意力机制SE模块、改进模型损失函数和预测框筛选方式等技术手段对原YOLO–v5模型作出优化,抑制图像中的不重要特征,提升小目标检测的准确率和模型的特征提取能力。结果 改进后的YOLO–v5模型与常用的检测模型的对比结果表明,改进YOLO–v5模型在测试集上的mPA指标为93.10%,检测速度达到了294张/min,优势较为明显。结论 针对不同类型的金属盖表面缺陷,基于机器视觉的检测模型均有较高的检测精度和识别准确率,小目标缺陷的漏检率和误检率情况较少,满足生产线实时、高精度的检测要求。