基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测

作     者：张成义 郭贺 ZHANG Chengyi;GUO He

作者机构：上海发电设备成套设计研究院有限责任公司上海200240 

出 版 物：《科技导报》 (Science & Technology Review)

年 卷 期：2024年第42卷第9期

页      码：67-75页

摘      要：针对风电叶片轻微裂纹难于检测的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的检测方法:通过在主干网络部分使用空洞空间金字塔池化(ASPP)代替空间金字塔池化(SPP)以适应不同大小和比例的目标,将注意力机制模块(squeeze and excitation,SE)插入主干网络中以增加网络对微小缺陷的敏感度,使用结构化交并比损失(SIoU-Loss)代替完全交并比损失(CIoU-Loss),以进一步提高新网络的准确性和训练速度。针对以上检测方法采用自建数据集进行对比实验,实验结果表明,改进YOLOv5s模型的平均精度均值(mAP)为94.29%,与YOLOv5s模型相比提升了7.03个百分点,检测精度与其他的主流模型对比依然具有优势,检测速度为42.78 f/s。该方法在风电叶片内腔缺陷检测方面具有较好的使用性能和效果。

主 题 词：YOLOv5s模型 风电叶片 缺陷检测 

学科分类：12[管理学] 080801[080801] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3981/j.issn.1000-7857.2023.05.00745

馆 藏 号：203128260...