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题名改进YOLOv5s的轻量化轴承缺陷检测方法
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作者
彭晏飞
李冬雪
陈曦涛
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
中煤科工集团沈阳研究院有限公司
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出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第10期1785-1792,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61772249)
辽宁省高等学校基本科研项目(LJKZ0358)
辽宁工程技术大学双一流学科创新团队项目(LNTU20TD-27)。
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文摘
针对现有轴承缺陷检测模型准确率低、参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化轴承缺陷检测方法。首先,采用改进的EfficientViT-B0重构YOLOv5s特征提取网络,在降低模型计算量与复杂度的同时,提取更深层的语义特征信息;其次,为解决难易样本失衡的问题,设计一种F-CIoU作为损失函数,提升检测框的定位回归精度与鲁棒性;最后,采用基于多重注意力机制的动态头(Dynamic Head,DyHead),强化特征语义信息,进一步优化对轴承表面损伤的分类与定位。实验结果表明,改进后的YOLOv5s的map@0.5达到了93.8%,参数量和计算量分别降低了42.3%和51.9%。该算法在保持较高精度的同时,满足工业检测部署的轻量化需求。
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关键词
EfficientViT-B0
动态头
f-ciou
缺陷检测
轴承
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Keywords
EfficientViT-B0
Dynamic head
f-ciou
defect detection
bearing
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分类号
TG156
[金属学及工艺—热处理]
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