公开(公告)号：CN116912165A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310646959.1

申请日：2023-06-02

Applicant: 大连交通大学

Inventor： 邹丽 ,  杨鑫华 ,  闫修韬 ,  杨光

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及缺陷检测技术领域，具体为一种基于改进YOLOv5的铝合金薄板焊接缺陷检测方法，包括收集图像、建立数据集、搭建改进的YOLOv5模型、训练模型、使用模型进行检测。本发明的有益效果在于，在焊接时对铝合金薄板焊缝质量进行实时检测，能够精准的采集图像，图像经处理后自动生成数据集，提高检测的精度，通过在YOLOv5模型主干网络中加入了RepLKDeXt模块，用大卷积核代替了原模型中的小卷积核，使得有效感受野变得非常大，大幅度提高检测速度；损失函数中引入了F‑EIOU损失函数，加速了预测模型的收敛速度、提高了预测模型的回归精度，与原模型相比，在参数量和计算量减小的同时。