基于改进YOLOv5的焊缝缺陷检测算法

作者：张路

来源：山东工业技术, 2023, (06): 97-103.

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2023.06.016

• 焊缝缺陷
• YOLOv5
• 小目标
• 多头注意力

焊接作为工业生产的重要一环，其优劣关乎最终产品质量。为了解决传统人工目视方法准确度与效率欠佳的情况，提出一种基于YOLOv5的焊缝缺陷检测算法YOLOv5-Z。YOLOv5-Z算法的改进可以分为以下几点：首先，焊缝缺陷种类丰富，为了精准检测微小焊缝，在基准网络中加入微小瑕疵检测层；其次，为了加强网络对于特征的利用效率，改善提取特征质量，在网络中Neck部位插入多头注意力；最后，构建一套工业场景焊缝及缺陷数据集，以完成焊缝缺陷的训练与测试。经过实验验证，所提YOLOv5-Z网络平均精度mAP达到98.15%，满足实际工业场景焊缝缺陷检测的需求。

• 单位
  机电工程学院; 大连民族大学