公开(公告)号：CN120070361A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510135922.1

申请日：2025-02-07

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 吴雨欣 ,  马凡舒 ,  陈媛 ,  谭志勇 ,  黄欢 ,  方晨成 ,  穆罕默德·诺曼·巴希尔

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于ACW‑YOLO算法的钢铁表面缺陷检测方法，解决了现有技术的检测方法精确度低，容易漏检、错检以及易受环境干扰的技术问题。包括以下步骤：获取钢铁表面缺陷的图像数据，对图像数据进行预处理，得到钢铁表面缺陷图像的数据集；将数据集按照比例进行划分，得到训练数据；在YOLOv5主干网络中引入自适应分辨率注意力模块，并将YOLOv5检测模型中的C3模块替换为C2f_Biformer模块，并引入WIoU损失函数，得到改进的模型；对改进的模型进行训练，得到钢铁表面的缺陷检测模型。本发明能够兼顾局部与全局特征，确保模型在复杂场景下对钢铁表面微小缺陷具备更高的检测精度。