文档名：基于深度可分离卷积的大型铸件焊缝检测方法
摘要：针对目前大型铸件的焊缝检测方法中对连续密集焊缝的检测准确度较低、漏检率较高的问题,将实时性较高的YOLOv3算法应用到大型铸件的焊缝检测领域,并提出两点改进:将普通卷积替换为深度可分离卷积(DSC),减少参数量;针对损失函数进行改进,减少漏检率.实验结果表明:改进的方法在改善检测效果的同时,降低了检测时间,在焊缝数据集上的测试达到最高94.7％的平均精度,比原始YOLOv3提升2.5％,平均检测速度达到了19.3fps,检测速度提高了2倍.
作者：王杰 马行 穆春阳 Author：WANGJie MAXing MUChunyang
作者单位：北方民族大学计算机科学与工程学院,宁夏银川750021宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,宁夏银川750021北方民族大学机电工程学院,宁夏银川750021
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(5)
分类号：TP391.41
关键词：焊缝 目标检测 YOLOv3算法 深度可分离卷积
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：宁夏自治区重点研发计划资助项目，宁夏自然科学基金资助项目，宁夏自然科学基金资助项目基于深度可分离卷积的大型铸件焊缝检测方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(5)王杰 马行 穆春阳针对目前大型铸件的焊缝检测方法中对连续密集焊缝的检测准确度较低、漏检率较高的问题,将实时性较高的YOLOv3算法应用到大型铸件的焊缝检测领域,并提出两点改进:将普通卷积替换为深度可分离卷积(DSC),减少参数量;针对损...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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