基于改進(jìn)YOLOv5算法的鋼管焊縫缺陷檢測(cè)

摘要： 針對(duì)X光圖像下鋼管焊縫缺陷對(duì)比度弱﹑缺陷尺寸大小不一﹑同類缺陷形狀變化大等因素導(dǎo)致的缺陷檢測(cè)率不高的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)YOLOv5的焊縫缺陷檢測(cè)算法。首先，對(duì)X光圖像進(jìn)行去模糊處理，獲得較清晰的焊縫圖像；其次，在YOLOv5的主干網(wǎng)絡(luò)中引入動(dòng)態(tài)區(qū)域感知卷積代替標(biāo)準(zhǔn)卷積，保證參數(shù)不增加的情況下，增強(qiáng)特征提取能力；進(jìn)一步針對(duì)YOLOv5中CSP特征金字塔融合準(zhǔn)則過(guò)于簡(jiǎn)單的問(wèn)題，采用...