【摘 要】
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目的 针对真实复杂的工业场景下焊接件表面缺陷检测精度低、速度慢和图像噪声大等问题，提出一种基于卷积神经网络的改进YOLOv4焊接件表面缺陷检测算法。方法 该模型基于YOLOv4算法，首先，考虑到存储和计算资源的限制，使用了轻量级网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络（Backbone）CSPDarknet53；其次，在GhostNet网络结构中嵌入改进的通道注意力机制，能够提高模型
【基金项目】
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国家自然科学基金（61440023）； 中国高校产学研创新基金–新一代信息技术创新项目（2020ITA03012）；
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目的 针对真实复杂的工业场景下焊接件表面缺陷检测精度低、速度慢和图像噪声大等问题，提出一种基于卷积神经网络的改进YOLOv4焊接件表面缺陷检测算法。方法 该模型基于YOLOv4算法，首先，考虑到存储和计算资源的限制，使用了轻量级网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络（Backbone）CSPDarknet53；其次，在GhostNet网络结构中嵌入改进的通道注意力机制，能够提高模型的学习能力且减少参数量；最后，引入K–means++聚类算法对焊接件表面缺陷数据集中待检测的标注框宽高进行聚类，使网络模型更容易检测到样本中的缺陷。结果 实验结果表明，改进后的YOLOv4算法平均精度（mean Average Precision,mAP）为91.07%，检测速度达到48.11帧/s，模型尺寸为43.2 MB，比原始YOLOv4算法平均精度提升了4.61%，检测速度提高了26.59帧/s，模型尺寸缩减了82.37%。结论 所提模型提高了焊接件表面缺陷检测的精度和速度，在工业表面缺陷检测中具有现实意义。
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