基于改進YOLO-V5深度學習模型的靶丸快速篩選方法

摘要： 針對激光慣性約束核聚變實驗中海量靶丸篩選效率低的問題，提出一種基于改進YOLO-v5深度學習模型的靶丸快速篩選方法。方法通過控制靶丸在不同的景深處成像，并將圖像拼接在一起以獲得其清晰圖像；同時引入通道注意力機制來增強模型的特征提取能力，建立了SE-YOLOV5s深度學習靶丸表面缺陷識別模型，并對靶丸缺陷按照缺陷種類進行了分類和評估從而實現(xiàn)對海量靶丸的篩選。靶丸表面缺陷檢測的準確...