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基于YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测

         

摘要

目的针对目前的瓷砖表面人工缺陷检测效率低的问题,提出一种基于深度学习YOLOv5算法实现对生产线瓷砖表面缺陷的检测。方法首先对数据集进行切图分割与数据增强处理,再通过labelimg对数据集进行数据标注,然后将数据集送入到优化后的YOLOv5网络模型进行迭代训练,并将最优权重用于测试。结果通过实验对比,YOLOv5模型的检测准确率高于Faster RCNN、SSD、YOLOv4这3种模型,其检测平均准确度高于96%,平均检测时间为14 ms。结论表明该方法能够检测生产过程中的瓷砖缺陷问题,在瓷砖缺陷检测上有一定的先进性和实用性。

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