【摘 要】
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针对工业生产中轴承端面表面缺陷检测采用人工目视检测方法存在检测精度低、可靠性差等问题,提出一种基于YoLov5的轴承端面表面缺陷检测方法.首先,为了克服轴承端面表面缺陷样本数据不足问题,提出一种联合Mosaic与Copy-Pasting策略的数据增强方法对样本进行扩充,然后利用YoLov5具有较好的目标检测性能,基于YoLov5模型构建轴承端面缺陷检测模型,实现轴承端面表面缺陷检测.采用工业现场采集的轴承端面表面缺陷图像数据集进行测试实验,结果表明该检测方法可达到94.7％的检测精度.
【机 构】
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南昌航空大学 软件学院, 南昌 330063;中国人民解放军第五七一九工厂, 成都 610000
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针对工业生产中轴承端面表面缺陷检测采用人工目视检测方法存在检测精度低、可靠性差等问题,提出一种基于YoLov5的轴承端面表面缺陷检测方法.首先,为了克服轴承端面表面缺陷样本数据不足问题,提出一种联合Mosaic与Copy-Pasting策略的数据增强方法对样本进行扩充,然后利用YoLov5具有较好的目标检测性能,基于YoLov5模型构建轴承端面缺陷检测模型,实现轴承端面表面缺陷检测.采用工业现场采集的轴承端面表面缺陷图像数据集进行测试实验,结果表明该检测方法可达到94.7％的检测精度.
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