基于YOLOV5的藥品表面缺陷實時檢測方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>719 K
標(biāo)簽： 缺陷檢測 深度學(xué)習(xí) 目標(biāo)檢測
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文檔介紹：藥品在實際生產(chǎn)過程中總會伴隨著異物,、缺粒,、藥體破損等表面缺陷，這些缺陷輕則影響產(chǎn)品使用效果,重則會在使用過程中產(chǎn)生巨大事故造成生命財產(chǎn)損失,。針對深度學(xué)習(xí)模型在實際工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測中缺陷樣本少以及細(xì)小缺陷檢測精度低的應(yīng)用問題,，將目前主流的目標(biāo)檢測算法之一——YOLOV5應(yīng)用于藥品檢測場景,，提出了一種精度高、所需標(biāo)注樣本少,、檢測速度快的one-stage實時缺陷檢測系統(tǒng)——RDD_YOLOV5(Real-time Defects Detection_YOLOV5),。利用原始圖像初級特征進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，結(jié)合注意力機(jī)制與多尺度特征融合,，增加骨干網(wǎng)絡(luò)提取跨通道語義信息能力,，充分融合高層語義信息與底層細(xì)粒度信息以提升模型在小缺陷檢測方面的識別效果，在有限的樣本條件下達(dá)到較高的準(zhǔn)確率,。該方法檢測效果達(dá)到了96.6%mAP,，32 FPS。
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