基于改进型YOLOv4的焊缝图像检测与识别

作者：程松; 戴金涛; 杨洪刚; 陈云霞

来源：激光与光电子学进展, 2021, 1-12.

• 深度学习
• 焊缝内部缺陷检测
• 目标检测
• YOLOv4

针对YOLOv4在焊缝X射线探伤缺陷图中检测精度与召回率低的问题，设计了YOLOv4-cs算法。该算法改进了YOLOv4的卷积方式，减少大量模型训练参数，其次通过去除下采样，及在52×52的特征层中融合第二个残差块得到的特征图的方式提高模型检测精确率，与此同时利用k-means对数据集重新聚类，修改YOLOv4模型的先验框。实验结果表明，YOLOv4-cs在识别铝合金焊接接头X射线三种缺陷的召回率提高显著。其m AP值为88.52%，较原YOLOv4模型提升了2.67%，检测速度由20.43fps提升至了24.47fps。

• 单位
  上海电机学院