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摘要
针对目前国内大环境下子午线轮胎胎体钢丝帘线缺陷检测的识别困难、效率低下的问题，提出以下几点的设计方案，引入YOLOv5神经网络降低检测成本，并且在YOLOv5中引入交叉注意力机制(CBAM)和深度可分离卷积机制，增强特征图像的表达能力，降低网络整体参数量。搭建由Python语言编写的软件平台，控制下位机的各项参数，同时将网络作为接口写入软件，完成可自动化连续目标检测的功能，可用于投入子午线轮胎的实际检测。实验对比数据显示，检测方法的精准度达到了96.17%,传输速度达到了52.93 fps。
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