改进YOLOv5s的小目标钢材表面缺陷检测算法.docxVIP

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2025-01-12 发布于湖南
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改进YOLOv5s的小目标钢材表面缺陷检测算法.docx

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改进YOLOv5s的小目标钢材表面缺陷检测算法

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

相关技术与方法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1YOLOv5s算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2小目标检测挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3表面缺陷检测技术回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

YOLOv5s的优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2模型结构调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3训练策略调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.4后处理优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验设计与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.1实验设计概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2结果评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.1改进算法的优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.2可能存在的问题及解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

7.2展望与未来工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.内容简述

本文旨在探讨如何通过改进YOLOv5s算法，实现对小目标钢材表面缺陷的高效检测。首先，对传统的YOLOv5s算法进行概述，分析其在处理小目标时的局限性。接着，详细介绍了本文提出的改进方案，包括对网络结构的优化、特征提取方法的改进以及检测精度的提升策略。通过实验验证，改进后的算法在检测精度、速度和鲁棒性方面均有显著提升，为小目标钢材表面缺陷检测提供了有效的技术支持。本文将详细阐述改进过程、实验结果及分析，以期为相关领域的研究提供参考。

1.1研究背景

在现代制造业中，产品质量控制是确保产品满足客户需求和法规要求的关键环节。小目标钢材表面缺陷检测技术在保证产品质量、提高生产效率以及降低生产成本方面具有重要意义。然而，传统的缺陷检测方法往往受限于图像分辨率、复杂环境干扰等因素，导致检测精度和效率难以满足实际需求。

YOLOv5系列模型作为深度学习领域中的先进成果，其在物体检测任务上的表现已经得到了广泛的认可。YOLOv5s作为YOLOv5系列的一个变体，以其轻量级和高效的特点