摘要
近年来,随着我国制造业的快速发展,铝材的需求量日益增长。然而,铝材在生产过程中会出现不同类型的缺陷,这些缺陷影响铝材的质量、美观度和使用寿命。为实现快速、准确地识别铝片表面缺陷,基于YOLOv5网络提出了一种改进的铝片表面缺陷检测方法。为了提高检测模型的特征提取和特征融合能力,引入注意力机制CBAM模块,协助模型关注和提取更有用的特征信息。在回归损失方面,采用Alpha-IoU函数来替代原来的CIOU损失函数,降低预测框的回归损失,提升定位精度。通过实验验证,该方法能够有效识别铝片表面的缺陷类型和位置,具有较高的实用价值。
出处
《电子制作》
2023年第24期59-62,50,共5页
Practical Electronics
