基于改进YOLOv4-tiny的焊点检测方法

作者：刘毅; 江卫华; 王浩

来源：自动化与仪表, 2022, 37(10): 61-67.

DOI：10.19557/j.cnki.1001-9944.2022.10.013

• 焊点检测
• YOLOv4-tiny
• 空间金字塔池化
• ECA模块
• EIoU

在工业生产过程中，产品的焊接质量对产品质量起到重要作用，因此，对焊点的检测是生产过程中一个重要环节。该文提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的焊点检测方法，首先在YOLOv4-tiny主干网络后加入空间金字塔池化模块，对不同大小的特征进行提取与聚合，提高网络的特征提取能力；其次，在颈部网络中添加ECA模块，加强网络对重点目标的识别；使用EIoU让目标框的回归损失变得更稳定，在分类损失中使用标签平滑，减少模型训练中的过拟合问题。在训练阶段，使用预训练权重以及冻结训练方法，提高模型训练的效率和效果。通过实验可知，改进算法对焊点识别的平均精度均值为99.16%，比原算法提升了3.59%，检测速度达到91 f/s，实现了对焊点快速、精确的检测，具有良好的应用前景。

• 单位
  武汉比天科技有限责任公司; 武汉工程大学