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基于改进Hyper-YOLO的煤矿输送带异物检测方法
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作者 李刚 朱宇 +6 位作者 杨庆贺 邹军鹏 才天 贺鹏 张亚兵 赵艺鸣 田鑫浩 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期114-121,共8页
基于YOLO系列的输送带异物检测技术已取得丰富的研究成果,但其颈部网络无法使相隔较远的特征层直接交换特征信息,引发小目标漏检、重复检测等问题。Hyper-YOLO可在颈部网络实现特征层之间跨层、跨位置的高阶关联,但会增加计算量,且降低... 基于YOLO系列的输送带异物检测技术已取得丰富的研究成果,但其颈部网络无法使相隔较远的特征层直接交换特征信息,引发小目标漏检、重复检测等问题。Hyper-YOLO可在颈部网络实现特征层之间跨层、跨位置的高阶关联,但会增加计算量,且降低对高频特征信息的敏感性,导致在噪声较为敏感的区域特征提取能力下降,预测边界框发生偏移。针对上述问题,提出一种基于改进Hyper-YOLO的煤矿输送带异物检测方法。在图像预处理阶段采用动态对比度受限自适应直方图均衡化(Dy-CLAHE)方法,将Laplacian算子引入对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)框架,建立噪声水平与对比度限制阈值之间的动态映射关系,有效解决了粉尘环境下图像细节丢失和噪声放大的问题;对Hyper-YOLO进行改进,采用高效交并比(EIoU)损失函数优化边界框回归过程,提升了预测边界框定位精度,并在混合聚合网络(MANet)的深层和浅层嵌入高效通道注意力机制(ECA)模块,通过局部跨通道交互动态调整通道权重,有效平衡对高频和低频特征信息的敏感性,降低小目标异物的漏检率,同时通过简化快速空间金字塔池化(SimSPPF)模块,减少了冗余计算,在保证精度的同时提升了推理速度。实验结果表明:改进Hyper-YOLO在准确率和mAP@0.5指标上分别为94.2%和93.4%,相较于Hyper-YOLO提高了5.0%和3.5%,参数量为3.26×10^(6)个,召回率为87.7%,检测速度为158帧/s,满足煤矿井下异物实时检测的需求;在不同煤矿输送带异物检测场景下无漏检及重复检测情况,预测边界框更贴合异物。 展开更多
关键词 煤矿输送带 异物检测 Hyper-YOLO 动态对比度受限自适应直方图均衡 EIoU 高效通道注意力机制 简化快速空间金字塔池化
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基于改进YOLOv5的轻量级芯片封装缺陷检测方法 被引量：2
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作者 赖武刚 李家楠 林凡强 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第17期189-196,共8页
目的 针对芯片封装缺陷检测过程中检测精度低与模型难部署的问题,提出YOLOv5-SPM检测网络,旨在提高检测精度并实现模型轻量化。方法 首先,通过在特征提取模块后增加通道注意力机制,提高缺陷通道的关注度,减少冗余特征的干扰,进而提升目... 目的 针对芯片封装缺陷检测过程中检测精度低与模型难部署的问题,提出YOLOv5-SPM检测网络,旨在提高检测精度并实现模型轻量化。方法 首先,通过在特征提取模块后增加通道注意力机制,提高缺陷通道的关注度,减少冗余特征的干扰,进而提升目标的检测精度。其次,在主干网络与颈部网络连接处使用快速特征金字塔结构,更好地融合了自建芯片数据集的多尺度特征信息。最后,将主干网络的特征提取模块更换为MobileNetV3,将常规卷积更换为深度卷积和点卷积,有效降低了模型尺寸和计算量。结果 经过改进后的新网络YOLOv5s-SPM在模型参数下降29.5%的情况下,平均精度较原网络提高了0.6%,准确率提高了3.2%。结论 新网络相较于传统网络在芯片缺陷检测任务中实现了模型精度与速度的统一提高,同时由于模型参数减小了29.5%,更适合部署在资源有限的工业嵌入式设备上。 展开更多
关键词 YOLOv5 芯片封装缺陷检测 通道注意力机制 特征金字塔池化 轻量化
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