改进YOLOx的风机叶片缺陷检测研究

郝伟勋; 李建军

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针对风机叶片表面缺陷识别率低、背景复杂及目标尺度差异大等问题,提出一种改进YOLOx-s的风机叶片缺陷检测方法。在YOLOx-s颈部输出端引入轻量型通道注意力机制提取图像深层次信息,提升缺陷检测准确率;构建特征提取能力更强的残差结构替换主干网络中的Resunit,通过调整残差结构感受野,增强对小目标缺陷的检测能力;经无人机实景拍摄采集叶片表面缺陷信息,使用Imgaug数据增强技术对数据集进行扩充。实验表明,改进后的网络模型对自建数据集的检测速度为39帧/秒,与YOLOx-s网络模型相比,mAP值从93.18%提高到96.61%。实现了风机叶片表面缺陷的高精度、高速度以及高鲁棒性检测。

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来源
《计算机时代》 |2023年第9期|106-110|共6页
作者
郝伟勋; 李建军;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
风机叶片; 深度学习; 目标检测; YOLOx-s;

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