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摘要
针对目前钢丝绳缺陷质检效率低、精度不高、鲁棒性差的问题进行了研究，提出了一种基于YOLO算法框架的曳引钢丝绳缺陷检测方案，以Yolov5-n网络作为基础，为了更适用于缺陷检测，对其主干网络进行轻量化设计，引入深度可分离卷积，减少模型参数量，然后为了提高模型的表征能力，引入了CBAM注意力机制模块，减少对无用信息的关注度。经实验测试表明，改进后的网络针对钢丝绳的缺陷检测具有98.1%的精确度，相较于原网络检测精度提升4.9%,模型参数量减少11%,更能满足在曳引钢丝绳质检行业的工程应用。
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