【摘 要】
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由于生产工艺条件的限制,钢管焊缝表面缺陷具有多样复杂的特征,不同产线生产的焊管焊缝缺陷往往具有不同的特征。因此,焊管表面缺陷检测算法应具有良好的泛化性能。本文针对钢管焊缝缺陷的检测,建立了16种类型的钢管焊缝缺陷数据集,并对数据集进行了扩充,以减少过拟合。文中改进了(YOLO-v5)网络由29个卷积层组成,为钢管焊缝缺陷检测提供了端到端的解决方案。利用该网络对16种类型的缺陷进行了评估,达到了97.55%的准确率和95.86%的召回率。此外,我们的网络以67FPS的速度实现了99%的检出率,为钢管焊缝射线
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由于生产工艺条件的限制,钢管焊缝表面缺陷具有多样复杂的特征,不同产线生产的焊管焊缝缺陷往往具有不同的特征。因此,焊管表面缺陷检测算法应具有良好的泛化性能。本文针对钢管焊缝缺陷的检测,建立了16种类型的钢管焊缝缺陷数据集,并对数据集进行了扩充,以减少过拟合。文中改进了(YOLO-v5)网络由29个卷积层组成,为钢管焊缝缺陷检测提供了端到端的解决方案。利用该网络对16种类型的缺陷进行了评估,达到了97.55%的准确率和95.86%的召回率。此外,我们的网络以67FPS的速度实现了99%的检出率,为钢管焊缝射线
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