申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934366A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/0464;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/25;G06V10/774;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：一种添加检测头辅助单元的铝材缺陷检测方法，该方法包含以下步骤：从铝材瑕疵数据集中获取相关带标签的瑕疵样本；进行数据扩充和数据增强；构建改进后的YOLOV5检测网络，网络改进部分包括新增检测头辅助单元、改换解耦检测头和改进损失函数；检测头辅助单元由注意力机制ContextAggreation和重参化卷积RepConvBlock组成，所述损失函数替换为MPDIOU；使用铝材瑕疵数据集对改进后的检测网络进行训练；生成铝材瑕疵检测模型；利用该模型对生产铝材进行检测；标识出可能的瑕疵部分。本发明可用于检测铝材表面的多种瑕疵，如凹陷、不导电、擦花、桔皮、漏底、碰伤、起坑、凸粉、涂层开裂、和脏点，且对微小瑕疵和肉眼难辨识瑕疵具有较好效果。本发明提高了瑕疵检测的准确性和效率。

主权项：1.一种添加检测头辅助单元的铝材缺陷检测方法，其特征在于：该方法包含以下步骤：步骤一：从铝材瑕疵数据集中获取相关带标签的瑕疵图像作为样本，所述的样本包含有缺陷部分图像和非缺陷部分图像；步骤二：对样本进行数据处理，包括数据扩充和数据增强两部分；步骤三：对YOLOV5检测网络进行改进：网络改进部分包括：新增检测头辅助单元，改换解耦检测头，并改进损失函数；所述的检测头辅助单元由在检测头前添加的重参化卷积模块RepConvBlock和上下文注意力机制ContextAggreation串联组成，并将两者串联后得到的检测头辅助单元置于解耦检测头之前，即完成检测头辅助单元的构建；所述改进损失函数是将原损失函数替换为损失函数MPDIOU；步骤四：使用铝材瑕疵数据集对构建完成的改进YOLOV5检测网络进行训练，调整参数；步骤五：采用所述铝材瑕疵数据集训练所述改进后的YOLOV5检测网络，获得铝材瑕疵检测模型；步骤六：采用步骤五获得的铝材瑕疵检测模型对出产铝材进行检测；步骤七：标识出出产铝材可能的瑕疵部分。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 一种添加检测头辅助单元的铝材缺陷检测方法

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