基于M-DCGAN的缺陷检测数据集增广方法

针对智能制造中表面缺陷检测数据集不足问题，提出基于M-DCGAN的数据集增广方法。首先，向判别器添加上采样模块，搭建类U-Net结构并提升判别器与生成器的网络深度；设计基于Canny边缘检测的缺陷位置二值化掩膜提取方法；定义图像掩膜依赖的损失函数，建立缺陷目标位置关注引导机制；插入谱归一化层和Dropout层以提高训练稳定性，保持生成图像数据多样性。带钢缺陷数据集实验结果表明，该模型生成图片质量高于DCGAN、WGAN-GP和InfoGAN。采用本文M-DCGAN算法增广训练数据，能够显著提升并超过传统增广算法在YOLOv5、SSD、Faster R-CNN、YOLOv3等八种经典方法中的缺陷检测精度，验证了本文算法的有效性。     

基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法

绝缘子缺陷检测是电网巡检过程中重要的一环,为提高绝缘子缺陷检测的精度,该文提出一种基于改进YOLOv5算法的绝缘子缺陷检测算法——YOLOv5t,能够在保证网络运行速度的条件下,提升网络的检测精度.该算法在YOLOv5s的基础上,将三重注意力机制(triplet attention)添加到骨干网络中,给予每个特征通道不同的权重,以提高网络的检测精度;并采用CIoU Loss作为网络回归损失的损失函数,提升网络的收敛速度;同时将Soft-NMS作为网络的预测结果处理方法,降低网络的漏检率.YOLOv5t与几种常用的缺陷检测网络的对比实验结果表明,YOLOv5t的准确率达到97.2%,召回率达到98%,平均精度均值达到99.1%,较YOLOv5s算法分别提升了0.9%、5.1%和2.1%,并且检测速度没有受到影响.     

改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法

针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入SE注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后针对数据集特点在网络中增加一个检测层,强化特征提取能力,并在Neck部分增加特征融合结构,使用DW卷积替换部分标准卷积以减少运算量。实验表明,改进的YOLOv5sGSD算法,模型体积减少了10.4%,在测试集上的mAP值为76.8%,相比原YOLOv5s网络提高了3.3%,检测精度和速度也明显高于一些主流算法。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法能够更加准确、快速地检测出钢材表面缺陷的种类和位置,并且具有较小的模型体积,方便于在移动端的部署。     

基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测

针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。     

基于改进DCGAN轮胎缺陷图像生成方法

针对深度卷积生成对抗网络的数据扩充方法存在生成图像质量差、模型框架不稳定、模型收敛速度慢等问题，提出一种改进DCGAN轮胎缺陷图像生成模型。将残差网络和注意力机制嵌入到DCGAN模型中，提升模型特征的提取能力；同时摒弃DCGAN损失函数JS散度，使用带有梯度惩罚项的Wasserstein距离，提高模型训练的稳定性。实验结果表明，使用给定模型生成的轮胎缺陷图像质量优于使用DCGAN，WGAN，CGAN与SAGAN所生成图像，其平均FID值可以达到116.28，最小FID值可以达到84.94。所提出的模型可以稳定生成质量更好的轮胎缺陷图像，为轮胎缺陷样本数据集的扩充提供了一种有效途径，有助于有效解决深度学习在缺陷检测领域发展所面临的小样本问题。     

基于改进YOLOv5的车辆目标检测研究

针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高,实时性和鲁棒性较差等问题,本文提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测方法.本文在YOLOv5s网络模型框架下,引入一次性聚合（OSA）模块优化主干网络结构,提升网络特征提取能力;并采用非局部注意力机制进行特征增强;同时利用加权非极大值抑制方法实现检测框筛选.实验结果表明,在自制车辆检测数据集上,改进网络模型与原YOLOv5s模型相比,平均准确率均值（mAP）提升3%,不同目标类检测的平均准确率（AP）均得到提升,且检测速度满足实时性要求,对于密集车辆和不同光照条件下均能较好实现车辆目标检测.     

基于YOLOv7-TSCR的连铸坯表面缺陷检测

为解决连铸生产过程中铸坯表面缺陷检测准确率低、检测速度慢、模型参数量大难以部署等问题,提出一种融合重参数化和注意力机制的轻量化铸坯表面缺陷检测算法YOLOv7-TSCR。首先,利用Mish和SiLU激活函数、SimAM注意力机制,构建了改进的高效层聚合模块ELAN-S,以有效增强对多尺度缺陷特征的提取;其次,设计了C2f_RG模块改进特征融合网络,减少参数量的同时获得更丰富的梯度流信息,增强特征融合能力;最后,根据采集实际生产中的缺陷图像,构建铸坯缺陷数据集并进行验证。结果表明：YOLOv7-TSCR相较其他网络模型检测效果显著提升,在模型参数量减小的情况下,精确率达93.5%,平均精度均值提高了2.8%,检测速度可达120 FPS;在NEU-DET公开数据集上进行的泛化性对比实验证明了算法具有较强的泛化性。改进算法在保证较高检测精度的基础上,具有较快的检测速度和较小的参数量,为铸坯表面缺陷的高效检测提供了技术参考。     

基于YOLOv5和U-Net3+的桥梁裂缝智能识别与测量

为了克服传统数字图像处理方法进行桥梁裂缝识别时面临的效率低、效果不佳等问题,提出了集成深度学习YOLOv5和U-Net3+算法的一体化桥梁裂缝智能检测方法.通过调整算法宽度和深度参数,优化边界框损失函数,构建基于YOLOv5目标检测算法的裂缝识别定位模型,实现桥梁裂缝快速识别与定位;引入结合深度监督策略及预测输出模块的U-Net3+图像分割算法,训练并构建桥梁裂缝高效分割模型,实现像素级裂缝智能化提取;建立结合连通域去噪、边缘检测、形态学处理的八方向裂缝宽度测量法,基于U-Net3+裂缝分割结果实现裂缝形态及宽度高精度测量;利用LabelImg图像标注软件制作包含4 414张图像的裂缝识别定位模型训练数据集;利用LabelImg图像标注软件及CFD数据集制作包含908张图像的裂缝分割模型训练数据集;利用无人机航拍的485张5 280×2 970 pixels桥梁索塔裂缝图像,来制作裂缝智能检测模型的测试对象.将所提出的裂缝检测方法应用于上述裂缝测试对象,其裂缝识别定位准确率91.55%、召回率95.15%、F1分数93.32%,裂缝分割准确率93.02%、召回率92.22%、F1分数92.22%.结果表明,基于YOLOv5与U-Net3+的桥梁裂缝智能检测方法,可实现桥梁裂缝高效率、高精度、智能化检测,具有较强的研究价值和广泛的应用前景.     

基于改进YOLOv5算法的钢铁表面缺陷检测

根据以往钢铁表面缺陷检测技术的检测效能较低、准确性低的情况,提出一种改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测算法。主要改进为：加入坐标注意力机制(Coordinate Attention,CA)的空洞空间卷积池化金字塔 (Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP),扩大模型感受野和多尺度感知能力的同时能更好的获取特征位置信息;加入改进的选择性内核注意力机制(Selective Kernel Attention,SK),使模型能更好的利用特征图中的频率信息,提升模型的表达能力;将损失函数替换为SIoU,提升模型性能的同时加快模型的收敛。实验数据表明,改进的YOLOv5s网络模型在NEU-DET数据集上的mAP值为78.13%,相比原网络模型提高了2.85%。改进的模型具有良好的检测型性能的同时检测速度为103.9 FPS,能够满足实际应用场景中钢材表面缺陷实时检测的需求。     

基于改进YOLOv5的道路目标检测

为提高自动驾驶中的道路目标检测精度,设计了一种基于YOLOv5的道路目标检测模型。该模型在YOLOv5s的网络模型基础上,将原始的初始锚框聚类算法改为K-means++算法来减小随机带来的聚类误差;并在Backbone中SPP模块之前引入SENet注意力机制,以增强道路目标重要特征并抑制一般特征,达到提高检测网络对道路目标的检测能力。在VOC2012改进数据集上训练、测试,基于改进的YOLOv5s的模型比原始YOLOv5s模型平均准确精度提高了2.4%。实验结果表明,改进的YOLOv5s模型能较好地满足道路目标检测的精度要求。     

基于改进YOLOv5的O型密封圈缺陷检测方法

针对O型密封圈缺陷难以人工识别的问题,提出一种基于改进YOLOv5的表面缺陷自动检测方法。在数据预处理阶段,采用半自动标注方法减少人工标注成本,同时将拼接图片改为9张以实现Mosaic数据增强方法。在网络预测层引入标签平滑方法以减少模型过度依赖标签。在骨干网络中添加卷积注意力机制模块,强化有效信息,使骨干网络提取更加细致的局部特征信息。同时,针对缺陷类型尺度变化大的特点,引入剪枝的双向特征金字塔网络,以解决大小缺陷在特征提取过程中的丢失问题。实验结果表明,基于改进的YOLOv5与原YOLOv5相比,O型圈表面缺陷检测平均精度均值提高了4.26%,并且检测速度在25 ms之内,能够满足实际生产需要。     

改进Yolov7的子午线轮胎X光图像缺陷检测

为了实现轮胎缺陷的自动检测,提高轮胎缺陷检测的精度,提出了一种子午线轮胎缺陷检测方法（YOLOv7-DCA）。首先,基于协调注意力和空洞卷积设计了DCA-MP(dilated coordinated attention-max pooling)模块,加强下采样的感受野同时提高缺陷所占权重,提高缺陷检测精度,其次,在Neck层中融合了CARAFE(content aware reassembly of features)模块进一步提高缺陷检测精度。实验结果表明,YOLOv7-DCA模型平均检测精度可以达到97.77%,相比于原YOLO(you only look once)算法提高了3.27%。与当前主流的Faster-RCNN,YOLOv5,YOLOv7-tiny系列模型相比,综合表现效果最好。可见,该模型对于轮胎缺陷自动检测研究提供了参考意义。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于卷积神经网络的磁瓦缺陷检测研究

针对磁瓦缺陷种类多样性及无法准确描述其缺陷的问题,提出一种基于卷积神经网络的缺陷检测方法。构建缺陷类型的数据集,并对数据集中的图像进行预处理;设置卷积神经网络模型参数,训练缺陷分类器;通过训练结果完成对缺陷图像的识别并标注缺陷类型。实验结果表明,该方法检测的准确性和实时性均优于传统检测方法,具有非常好的鲁棒性,为工业生产的实际应用提供了可靠的依据。     

FEDDR:一套实用的地下排水管道缺陷智能检测系统

地下排水管道缺陷检测是地下管线高效管理的基础，也是实现“智慧城市”的关键性问题。针对工程项目中对管道缺陷判别的需要，提出并实现了一套实用的地下排水管道缺陷智能检测FEDDR(frame extracting-detection-duplicate removal)系统，将视频缺陷检测过程分为检测前的视频预处理阶段、缺陷检测模型构建阶段以及缺陷检测优化3个阶段，采用帧间差分算法及VGG16网络对管道视频抽帧处理，筛选出兴趣检测帧，减少待检测数据量；选取YOLOv3为网络主框架，用轻量高效的EfficientNet结构替换原来的主干网络，采用迁移学习策略，用自建数据集Pipe-DATA对其进行训练，建立起高效的管道缺陷检测模型，并在检测帧输出检测结果时采用两次输出的优化策略来防止缺陷漏检；对检测出的缺陷帧图像进行文字识别，去重优化自动生成结果表单。将该方法应用到了某区域的将近3 km的管道视频数据中，共检测出了656个缺陷，与人工判别结果对比，准确率达94.3%,召回率达到98.7%,整个过程一体化完成，大大减少了人工成本，提高了排水管道缺陷的检测效率，具有工程实用性。     

融合注意力机制的改进型YOLOv5绝缘子缺陷故障检测方法

在电力系统巡检过程中,人工巡检方式难度较高,且存在安全隐患,搭载智能算法的无人机平台代替人工进行绝缘子检测的方法前景较好。针对绝缘子缺陷目标检测过程中存在的速度较慢、准确度较低等不足,提出了融合注意力机制的改进型YOLOv5绝缘子缺陷故障检测方法,该方法在YOLOv5s网络中融入SE注意力模块和CBAM注意力模块,并且将SE注意力模块与网络结构当中的C3模块结合,强化了网络的特征提取能力。通过相关的图像处理方法完成了自建绝缘子数据集的构建,采用了k-means++聚类算法构建自建数据集的先验框,并引入了Mosaic-9数据增强策略,有效解决了训练数据不足难以保证训练效果的问题。实验验证表明,改进后的检测方法,在不影响检测时间的前提下,绝缘子检测的准确度提升9.7%,对电力系统巡检方法具有一定参考意义。     

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。