基于YOLOv5的打磨表面质量快速评价方法

摘要：

针对手机壳表面质量缺陷检测目前存在自动化程度低、检测精度低、评估效率低等问题,本文提出了一种基于YOLOv5的打磨表面质量的快速评价方法.首先为提高特征的提取能力对YOLOv5模型进行了改进,并引入注意力机制对特征图的不同通道进行权衡,进一步提高了对较小特征的识别精度.利用改进后的YOLOv5模型对特征进行识别,计算加工件表面单位面积内的特征数量作为表面质量评价方式,对不同打磨参数下加工工件表面质量进行评价.结果表明改进后的YOLOv5提高了对特征的识别精度,振纹的精度提高了19.2％、达79.5％,斑块的精度提高了14.2％、达85.4％,并实验证明该评价方法仅需700 ms就可判定加工件表面质量是否符合标准.

关键词：YOLOv5模型、注意力机制、质量评价

所属期刊栏目：12

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：天津市科技计划项目19ZXZNGX00100

在线出版日期：2022-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：247-252