TWRD-Net:一种用于曳引钢丝绳缺陷的实时检测网络算法

作者：高嘉; 刘涛; 王显峰; 杜宏旺; 史震

来源：仪器仪表学报, 2023, 44(06): 223-235.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.J2311233

• 曳引钢丝绳
• TWRD
• 缺陷检测
• YOLO

曳引钢丝绳(TWR)在大型工业起重设备中发挥着重要的应用价值。在使用曳引钢丝绳作业的同时，也需要定期对曳引钢丝绳进行缺陷诊断避免安全事故发生。传统方法是人工目测方法，但该种方法检测时间长、效率低下。因此，本文提出了一种基于YOLOv5改进网络的曳引钢丝绳缺陷(TWRD)检测的网络算法，简称TWRD-Net。为了方便在算力较低的工业设备上进行部署，首先设计了轻量级的LW-C3模块，降低了模型的参数量以及计算开销；其次，改进PAN结构，设计了跨层级加权特征金字塔网络(CLW-FPN)结构，加强模型对于缺陷语义信息的提取、对缺陷位置信息的敏感度；最后，本文设计了β-CIoU损失函数，相较于CIoU损失函数，β-CIoU降低了边界框回归损失，并进一步提升了检测精度。本文建立了TWRD数据集，并使用TWRD-Net进行实验，实验结果表明，本文提出的TWRD-Net准确率可达98%,mAP可达99.4%,帧率可达151 fps,对比其他主流检测模型实验结果，具有精度高、体积小和检测速度快的优势，可为工业设备质检人员提供参考依据。

• 单位
  哈尔滨工程大学