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。