基于改进YOLOv7的钢卷端面缺陷检测

作     者：孙铁强 秦愿伟 宋超 肖鹏程 SUN Tieqiang;QIN Yuanwei;SONG Chao;XIAO Pengcheng

作者机构：华北理工大学人工智能学院唐山063210 

基　　金：河北省“三三三人才工程”资助项目(A202102002) 2023年唐山市重点研发项目(23140204A) 

出 版 物：《现代制造工程》 (Modern Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2024年第7期

页      码：117-125,25页

摘      要：针对钢卷端面纹理复杂、缺陷较小,以及YOLOv7算法识别速度较慢、小目标检测率较低等问题,提出一种改进的YOLOv7目标检测算法。对YOLOv7算法骨干网络中的ELAN结构进行改进,通过加入PConv卷积层设计了一种新的结构,以减少模型复杂度,提高模型的检测速度。由于小目标检测中容易出现漏检的现象,设计一种新的注意力机制CSCA,提高网络对小尺度目标的敏感度。在此基础上,使用WIoUv2损失函数替换原YOLOv7算法网络中的CIoU损失函数来优化损失函数,提高网络的鲁棒性。在自制的钢卷端面缺陷数据集上进行试验,结果表明改进的YOLOv7算法的mAP@0.5提升了4.1%,FPS提升了10.84 f/s,检测效果优于原算法。

主 题 词：钢卷端面缺陷检测 YOLOv7算法 注意力机制 损失函数 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16731/j.cnki.1671-3133.2024.07.015

馆 藏 号：203129069...