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基于改进YOLO v5的焊缝缺陷检测方法研究
Research on weld defect detection method based on improved YOLO v5
2025-04-14 10:36
余坼操,赖惠鸽,杨旭东,杨玉坤 ()
针对工程中常用的盘扣式脚手架立杆焊缝缺陷,提出一种基于YOLO v5模型的检测方法。在现场采集的图像并通过几何变换和CycleGAN进行数据增强,获得2000张图像建立数据集,之后按照6:2:2的比例将数据集分为训练集、验证集和测试集,之后使用YOLO v5模型进行缺陷检测。为解决缺陷识别精度低的问题本文加入注意力机制CBAM,使用BiFPN结构,改变损失函数对YOLO v5模型进行改进。实验结果表明,本文所提方法使模型的检验精度获得提升,mAP@0.5:0.95达到58.9%,比较原本模型提高8.3%,本文所使用改进方法有效提高了焊缝缺陷的检测效果,帧数达到76FPS,符合实时检测的要求。
来源:数字仿真论坛