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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明提供一种基于改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测系统及方法，涉及图像处理技术领域。本发明的钢材表面缺陷检测方法，基于改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测模型对钢材表面缺陷进行检测，在原有YOLOv5s模型的基础上进行如下改进：1在原有YOLOv5s模型骨干网络中加入SimAM注意力机制；2在原有YOLOv5s模型中使用GSF模块替换原本网络中所有的C3模块；3在原有YOLOv5s模型中的颈部网络中引入SSFF模块，以融合不同尺度的特征输入至小目标检测层。采用本发明的方法可以解决现有人工检测存在的问题，且其在保证检测速度的前提下，还可以有效提高检测精度，满足实际场景中的应用需求。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：对钢材表面缺陷数据集中的图片进行预处理；构建基于改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测模型；利用预处理后的数据集对构建得到的模型进行迭代训练，以得到训练好的模型；基于训练好的模型对待检测钢材表面缺陷进行检测，以输出检测结果；其中，所述构建基于改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测模型，包括在原有YOLOv5s模型的基础上进行如下改进：1在原有YOLOv5s模型骨干网络中加入SimAM注意力机制；2在原有YOLOv5s模型中使用GSF模块替换原本网络中所有的C3模块；3在原有YOLOv5s模型中的颈部网络中引入SSFF模块，以融合不同尺度的特征输入至小目标检测层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种基于改进YOLOv5s的钢铁表面缺陷检测系统及方法
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