基于改进YOLOv4算法的玻璃杯缺陷识别方法研究

作者：张涛; 谢探阳; 李玉梅; 白俊华

来源：电子测量技术, 2023, 46(02): 46-51.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2210450

• 深度学习
• 目标检测
• 深度可分离卷积
• 瓶颈残差结构

当前，玻璃杯表面缺陷检测主要依赖人力劳动来完成，存在耗时长且准确率不高等问题。提出了一种将YOLOv4与MobileNetV3结合的改进算法模型YOLO-M来解决该问题。首先，利用MobileNetv3网络替换YOLOv4原本的主干网络CSPDarknet53,并修改激活函数，在减少模型大小和参数量的基础上提升运行速度。然后，对玻璃杯缺陷样本进行拍照采样，将缺陷分为磨损、气泡、划痕三种，建立玻璃杯缺陷数据集。最后利用YOLO-M、YOLOv4以及YOLOv4-tiny三种算法对玻璃杯缺陷数据集进行训练，将不同算法下的平均精度均值、帧率等评价指标进行对比。实验结果表明，YOLO-M算法在玻璃杯缺陷检测上的帧率达到57.72 f/s,平均精度均值达到91.95%,均为最高。YOLO-M算法在玻璃杯缺陷识别的速度和精度上有明显效果，可做为后续分拣研究，以及其他玻璃制品缺陷识别的重要参考。

• 单位
  北京信息科技大学