计算机工程与应用››2024,第60卷››问题(7): 306-314.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2307-0275

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钢材表面缺陷检测的YOLOv5s公司

徐洪俊,唐自强,张锦东,朱沛华  

  1. 1国网江苏省电力工程咨询有限公司,南京 210000
    2同济大学 土木工程学院,上海 200000
    三。石家庄铁道大学 安全工程与应急管理学院,石家庄 050043
  • 出版日期:2024-04-01 发布日期:2024-04-01

钢材表面缺陷YOLOv5s检测算法优化研究

徐红军、唐自强、张金东、朱培华  

  1. 1.国网江苏电气工程咨询有限公司,中国南京210000
    2.同济大学土木工程学院,中国上海200000
    3.石家庄铁道大学安全工程与应急管理学院,石家庄050043
  • 在线:2024-04-01 出版:2024-04-01

摘要:针对YOLOv5公司对钢材缺陷复杂特征提取能力不足且检测结果易受背景环境干扰等问题,提出一种基于YOLOv5系列的钢材表面缺陷检测算法。该算法在骨干的核心特征提取模块C3中央CBAM,骨干层对于关键信息的关注度;利用卡拉夫替换最近邻插值算法,降低了上采样操作对于特征信息造成的损失;提出用融合跨阶段局部网络的金字塔池化结构SPPCSC YOLOv5中心SPPF提升网络的表达能力和感知能力。实验结果表明,提出YOLOv5s NEU-DET公司mAP@0.5°76.6%,YOLOv5s升2.3个百分点,模型参数量与基线模型基本一致,而卡拉夫是导致改进模型检测速度降低的主要原因。除此,实验结果还发现CARAFE公司SPPCSPC_group组合使用,对于模型的检测准确度有良好的提升作用。

关键词: YOLOv5, 注意力机制, 跨阶段局部通道金字塔池化结构(SPPCSPC), 特征提取, 缺陷检测

摘要:针对YOLOv5无法提取钢材缺陷的复杂特征以及检测结果易受背景环境影响的问题,提出了一种基于YOLOv 5s的钢材表面缺陷检测算法。该算法将CBAM注意力引入C3,以增强对关键信息的注意力。它利用CARAFE代替最近邻插值算法,减少了上采样引起的特征信息损失。提出用SPPCPSC代替YOLOv5中的SPPF,可以提高网络的表达能力0.5毫安时在NEU-DET数据集上,提出的YOLOv5改进模型达到76.6%,比YOLOv改进模型高2.3个百分点。模型参数与YOLOv5基本相同。CARAFE模块是改进模型检测速度减慢的主要原因。此外,CARAFE和SPPCSPC_group的结合对模型的检测精度有很好的影响。

关键词: YOLOv5, 注意机制, 空间金字塔池跨级部分信道(SPPCSPC), 特征提取, 缺陷检测