基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法

摘要：

为了满足锂离子电池电极缺陷检测精度与实时性的需求,解决电极图像背景噪声复杂、缺陷微小且对比度低等问题,提出一种基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法.在YOLOv4的基础上,首先,将SE(squeeze-and-excitation)注意力模块嵌入特征提取主干网络中,区分feature map中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提高网络的检测精度;其次,加入融合空洞卷积的池化金字塔(ASPP)结构,增大网络感受野的同时最大程度地保留多尺度特征信息,提高算法对小目标的检测性能;然后,设计一种多尺度稠密特征金字塔,在三尺度特征图的基础上增加一个浅层特征,采用稠密连接的方式融合特征,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力,增强对微小缺陷特征的提取;最后,采用K-means++算法聚类先验框,引入focal loss损失函数增大小目标样本的损失权重,有效提高网络学习的收敛速度.实验结果表明,所提算法较原YOLOv4模型的mAP值提升6.42％,较其他常用算法综合性能上有着较大的优势,可较好地满足实际工业生产的实时监测需求.

关键词：锂离子电池、电极缺陷检测、注意力机制、稠密特征金字塔网络、空洞卷积池化金字塔、YOLOv4

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41;TM912(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重大科技专项

在线出版日期：2023-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2578-2586