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随着制造业的持续发展,耐压软管已广泛应用于各大工业领域。耐压软管的工业性能主要由其内部编织增强体的生产质量决定,为提高耐压软管编织增强体的编织质量,需要对耐压软管编织增强体在生产过程中的实时检测方法展开研究。目前,耐压软管编织增强体瑕疵检测都是基于人工检测,但随着编织效率的提高,低效的人工检测方式已难以适应实际的生产节奏。因此,本文提出了一种基于YOLOv5的耐压软管编织增强体瑕疵检测方法,帮助企业节省用人成本,提高生产效率,研究内容具体如下:（1）为了对基于YOLOv5的耐压软管编织增强体瑕疵检测方法展开研究,本文设计并研制了一款图像采集平台,用于拍摄耐压软管编织增强体表面图像。从耐压软管编织增强体直径多样性特点和表面图像拍摄清晰度要求出发,合理设计图像采集平台各部分的机械结构。设计金属暗箱和自制照明光源,可以降低耐压软管编织增强体表面反光对图像采集造成的影响。设计相机调节装置,可以实现对不同直径尺寸耐压软管编织增强体的图像采集。设计机械运动装置,可以实现耐压软管编织增强体图像的全自动采集;（2）使用搭建的图像采集平台完成耐压软管编织增强体图像采集,而后经过人工筛选、数据增强以及瑕疵标注等操作,完成耐压软管编织增强体瑕疵数据集的构建。在研究并分析了现有目标检测算法的优劣后,选择了YOLOv5网络模型系列中的YOLOv5s作为本文的基础网络模型,并应用到自制的耐压软管编织增强体瑕疵数据集上,实验结果表明,YOLOv5s网络模型的检测准确率为88.1%,无法达到目标企业的工业现场使用要求,并且在极小尺寸的编织增强体瑕疵检测、特征不明显的编织增强体瑕疵检测和边界框回归准确性三个方面还需进行大幅改进;（3）针对YOLOv5s网络模型目前存在的检测性能缺陷,提出了四种优化方法:为提升边界框回归准确性,本文采用k-means++聚类算法重新生成更符合耐压软管编织增强体瑕疵数据集的锚框尺寸,使得预测框尺寸能够更加契合检测目标;为提升对极小尺寸的编织增强体瑕疵检测性能,本文修改YOLOv5s目标检测层结构,实现深浅层特征信息的交互复用,帮助网络模型获得更加丰富的编织增强体瑕疵图像细节信息,为降低修改目标检测层结构带来的速度损失,提出三种修改网络模型:YOLOv5s-4L,YOLOv5s-3L和YOLOv5s-2L;为提升对特征不明显的编织增强体瑕疵的检测性能,本文在YOLOv5s网络结构中引入高效通道注意力机制ECA,加强YOLOv5s网络模型对输入图像的特征提取能力,同时为探究ECA注意力机制添加位置对YOLOv5s检测性能的影响,提出两种修改网络模型:ECA1-YOLOv5s和ECA2-YOLOv5s;为提升对难分类编织增强体瑕疵样本的学习能力和缓解样本不均衡带来的影响,采用Focal loss改进YOLOv5s原网络中的置信度损失,得到新网络模型:YOLOv5s-F,该模型可以通过损失函数中与来自适应调节正负样本、难易样本的权重,重点针对难分样本进行学习;（4）对提出的4种优化方法后得到的新网络模型分别设置对比实验,验证它们对YOLOv5s网络模型检测性能提升的有效性:根据实验结果发现,使用新锚框尺寸的YOLOv5s网络模型相比于未使用的YOLOv5s预测框回归更加准确,契合瑕疵目标实际位置;根据实验结果发现,YOLOv5s-4L,YOLOv5s-3L和YOLOv5s-2L三种网络模型中,YOLOv5s-3L检测准确率最高,检测速度也能满足工业现场需求,相较于YOLOv5s检测准确率有了2.6%的提升,因此采用YOLOv5s-3L的目标检测层修改方法;根据实验结果发现,在ECA1-YOLOv5s和ECA2-YOLOv5s两种网络模型中,ECA1-YOLOv5s的检测准确率最高,相较于YOLOv5s检测准确率有了2.9%的提升,因此采用ECA1-YOLOv5s的注意力模块添加方式;根据实验结果发现,当α=0.25,=2时,YOLOv5s-F网络模型的检测准确率最高,相较于YOLOv5s的检测准确率有了1.2%的提升;（5）最后论文将四种改进方法进行融合,得到Modified-YOLOv5s网络模型,并将Modified-YOLOv5s与Faster R-CNN、SSD、YOLOv5s在自制耐压软管编织增强体瑕疵数据集和基准数据集上完成模型训练以及检测性能对比,实验结果显示,Modified-YOLOv5s的耐压软管编织增强体瑕疵检测准确率为92.2%,为所有模型中最高,并且在公开数据集上的检测准确率也为最高。此外,还设计研发了一款基于Modified-YOLOv5s的耐压软管编织增强体瑕疵检测系统,并进行了工业现场测试,测试结果表明Modified-YOLOv5s算法对直径为12mm,14mm和16mm的耐压软管编织增强体瑕疵检测准确率分别为95.1%,95.4%和96.0%,每秒钟可以检测大约200mm长度的耐压软管编织增强体,满足工业现场的使用需求。