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申请/专利权人：河北科技大学
摘要：本发明公开了一种改进YOLOv5镀铜不锈钢细丝脱铜检测方法，包括以下步骤：搭建实验平台采集镀铜不锈钢细丝图像数据；对采集到的数据进行镜像、旋转、扭曲、剪裁等操作扩充处理；配置模型环境以及参数，训练测试以选取最合适模型；对YOLOv5模型进行检测锚框模型、损失函数模型、注意力机制模型以及多尺度特征融合模型四方面的改进；数据集送入改进后的YOLOv5模型进行训练做消融实验；最后使用改进后检测模型Cu‑YOLOv5进行实测数据的实时检测，验证模型效果。本发明能够有效的识别镀铜不锈钢细丝脱铜现象，提高了工厂质量检测的效率，具有工业应用价值。
主权项：1.改进YOLOv5镀铜不锈钢细丝脱铜检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过实验平台采集镀铜不锈钢细丝图像，构建数据集，数据集中包含两种图像：未脱铜的镀铜不锈钢细丝图像和脱铜的镀铜不锈钢细丝图像；步骤S2：对采集到的数据进行扩充处理构建数据集，并对此数据集进行标注；步骤S3：配置YOLOv5模型不同环境及参数，进行模型训练测试，根据模型精度和计算速度，选取最合适模型YOLOv5l；步骤S4：对YOLOv5l模型进行优化，并将步骤S2中的数据集送入模型训练，构建一个具有针对性的镀铜不锈钢细丝脱铜检测模型Cu-YOLOv5；步骤S5：使用工厂中采集的镀铜不锈钢细丝图片数据为实测数据，利用Cu-YOLOv5模型对镀铜不锈钢细丝进行脱铜检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北科技大学 改进YOLOv5镀铜不锈钢细丝脱铜检测方法
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