基于YOLOv5s的丁腈手套缺陷检测方法

作者：吴祥祥; 谈莉斌^*; 徐向荣

来源：制造业自动化, 2023, 45(09): 1-4+10.

• 神经网络
• YOLOv5s
• 目标识别
• 手套缺陷

为实现丁腈手套缺陷的自动检测，提出一种基于YOLOv5s网络的识别方法。首先根据COCO数据集格式构建自制数据集，然后利用自制数据集对网络进行训练，最后使用工业相机采集的图片对训练好的YOLOv5s网络进行测试。实验结果表明基于YOLOv5s网络的陷检测模型对手套缺陷检测准确率为95.43%，检测精度为97.26%，检测速度为111.35fps。该方法可以满足生产线上丁腈手套缺陷检测的准确性和实时性需求。

• 单位
  安徽工业大学; 北京理工大学