基于改进YOLOv5的电子粉涂覆不均检测

摘要

放电管生产过程中,电极表面电子粉涂覆是否均匀是影响放电管产品质量的关键,目前主要依赖于人工目检,针对人工检测效率低、精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的电子粉涂覆不均检测算法。首先,采集电极表面电子粉涂覆的图像制作数据集,并进行数据增强;其次,引入STDC模块优化主干特征提取网络,提高对难以辨认的金属电极表面缺陷不均的检测精度,并生成两个特征图以适应数据集;最后使用K-means++聚类优化自适应锚框计算。实验结果表明:改进YOLOv5算法对电子粉涂覆不均检测的mAP@50达到99.22%,与原YOLOv5网络相比提升了6.84%,大大提升了检测精度,相较于人工检测其效率更高。