基于改进YOLOv5的玻璃纤维管纱缺陷检测方法OA
Detection method of glass fiber tube yarn defect based on improved YOLOv5
针对玻璃纤维管纱缺陷检测中存在的抗干扰能力差、检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的玻璃纤维管纱缺陷检测方法(BY-YOLO).首先建立了高效重参数网络(ER-Net)作为主干网络对管纱缺陷特征进行优化提取,利用结构重参数化技术和精确金字塔池化模块(R-SPP)提升检测速度,减弱特征噪声信息对检测效果的影响;其次提出了深度注意力路径聚合网络(DA-PANet)作为颈部网络对管纱的多尺度特征进行融合,通过特征增强模块Dept…查看全部>>
Aiming at the problems of poor anti-interference ability,low detection accuracy and slow detection speed in glass fiber tube yarn defect detection,a glass fiber tube yarn defect detection method based on improved YOLOv5(BY-YOLO)was proposed.Firstly,Efficient Reparameterization Network(ER-Net)was established as the backbone network to optimize the extraction of defective features of tube yarn.And structural reparameterization techniques and Refined Spatial Py…查看全部>>
董振宇;景军锋
西安工程大学,陕西西安,710600西安工程大学,陕西西安,710600||陕西省人工智能联合实验室西安工程大学分部,陕西西安,710600
计算机与自动化
管纱缺陷检测机器视觉深度学习YOLOv5结构重参数化技术注意力机制模块平均精度均值
tube yarn defect detectionmachine visiondeep learningYOLOv5structural reparameterization techniqueattention mechanism modulemean average precision
《棉纺织技术》 2023 (12)
计算资源受限与样本不足条件下复杂纹理织物缺陷检测方法及应用研究
12-19,8
国家自然科学基金项目(62176204)陕西省创新能力支撑计划项目(2021TD-29)陕西省秦创原"科学家+工程师"队伍建设项目(2023KXJ-061)陕西高校青年创新团队项目
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