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Ceramic ring defect detection based on improved YOLOv5

陶瓷 戒指(化学) 特征(语言学) 计算机科学 特征提取 频道(广播) 模式识别(心理学) 干扰(通信) 人工智能 材料科学 电信 复合材料 语言学 哲学 有机化学 化学
作者
Shengqi Guan,Xu Wang,Jingguo Wang,Zijiang Yu,Xizhi Wang,Chao Zhang,Tong Liu,Dongdong Liu,Junqiang Wang,Libo Zhang
标识
DOI:10.1109/cvidliccea56201.2022.9824099
摘要

For the problem that ceramic ring defects are small and difficult to detect with many types; and the defect feature information is weak and difficult to extract, this paper proposes an improved YOLOv5-based target detection method to achieve the detection of ceramic ring defects. By adding an attention mechanism to the Backbone part of YOLOv5, the attention of the network model to different types of defects can be improved, the interference of irrelevant background can be reduced, and the network can extract the channel features and spatial features of the defects more effectively, which can effectively enhance the detection capability of the model. The experimental results show that the ceramic ring defect detection method proposed in this paper can accurately detect defects with an mAP value of 89.9%, which is 1.1% better compared with the original YOLOv5 algorithm. It provides an effective detection method for defect detection of ceramic ring parts.
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