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摘要
目前机械零件螺纹的缺陷检测主要依赖人工目视检测，存在速度慢、误差大等问题，为此，基于融合多维非对称策略提出一种计算机视觉螺纹缺陷检测方法。首先，在YOLOv7目标检测算法的网络结构部分新增一层160×160的特征提取层，增加模型的目标检测尺度；设计LAM+DBAM注意力模块，引入标准差权重影响因子，从而构建新的权值计算公式，将发挥重要程度不同的特征提取层进行非对称融合，提升网络对小目标的特征提取能力。其次，采用TIoU损失函数，将预测框和标签框进行区分，非对称地处理输入的2个边界框，提升前景信息在网络特征提取过程中发挥的作用。最后，对模型的BN层进行稀疏化训练，通过缩放因子γ判断卷积核的重要程度，对非重要卷积核进行剪枝，消除模型的冗余参数，提升检测速度。试验结果表明，提出的基于融合多维非对称策略的螺纹缺陷检测方法的精度均值达到93.72%,检测速度达到53 f/s。
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