面向石英坩埚的小气泡检测算法研究
针对石英坩埚气泡检测现有方法实时性差及小目标检测能力不足的问题,提出了一种改进YOLOv5的石英坩埚气泡检测算法YOLOv5-QCB.首先,自建石英坩埚气泡数据集,根据气泡尺寸小且分布密集的特点,减少网络下采样的深度,保留丰富的细节特征信息;同时,在颈部使用空洞卷积以增大特征图感受野,实现全局语义特征的提取;最后,在检测层前添加有效通道注意力机制,增强重要通道特征的表达能力.实验结果表明,相比于原模型,改进后YOLOv5-QCB能有效降低对小气泡的漏检率,平均检测精度从96.27％提升到98.76％,权重缩减了 1/2,能够实现快速、准确检测石英坩埚气泡数量.
目标检测、石英坩埚气泡、空洞卷积、注意力机制、YOLOv5
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;陕西省科技厅工业攻关;西安市碑林区应用技术研发项目
2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
170-176
