基于残差注意力的YOLO-v5列车轮对踏面缺陷快速检测

作     者：张昌凡 徐逸夫 何静 杨皓楠 ZHANG Changfan;XU Yifu;HE Jing;YANG Haonan

作者机构：湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412007 

基　　金：国家自然科学基金项目(52172403 62173137) 

出 版 物：《机车电传动》 (Electric Drive for Locomotives)

年 卷 期：2022年第6期

页      码：1-9页

摘      要：为实现快速准确地检测轮对踏面缺陷,针对轮对踏面噪声干扰大、传统检测算法特征融合不充分的问题,提出一种基于残差注意力的YOLO-v5列车轮对踏面缺陷快速检测方法。首先,针对噪声干扰大的问题,设计了一个残差注意力降噪模块,以有效提升模型检测准确率,并使用Grad-CAM类激活映射技术验证残差注意力模块降低噪声干扰的作用;其次,针对特征融合不充分和模型容易产生漏检的问题,使用一种双向特征金字塔特征融合模块,对主干网络提取的特征进行高效融合,从而有效地降低检测漏检率;最后,采集了数百幅轮对踏面真实缺陷图像,并与5种经典检测模型进行对比,验证了算法的优越性。试验结果表明,该算法能够达到77.9%的准确率和72.3%的召回率,同时所提算法的图像检测速度能达到125幅/秒,模型权重仅为15.1 MB。该模型能快速准确地检测出剥离和凹陷2种缺陷,可便捷地应用于实际的轮对踏面实时缺陷检测场景。

主 题 词：缺陷检测 轮对踏面 YOLO-v5 残差注意力 双向特征金字塔 

学科分类：08[工学] 082304[082304] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.13890/j.issn.1000-128X.2022.06.001

馆 藏 号：203118048...