发明专利已授权

一种基于改进的YOLOv5s的塑料表面缺陷检测方法

📄 申请号：CN202210290195.2 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-03-23

公开号

CN114943683B

公开日

2024-08-02

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_22 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

检测方法图像识别人工智能算法目标检测表面缺陷检测检测方法

应用场景

工业质检, 塑料制品检测, 表面缺陷检测, 智能制造

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于改进的YOLOv5s的塑料表面缺陷检测方法，属于塑料表面缺陷检测领域，包括以下步骤：采集塑料表面缺陷数据集；对塑料表面缺陷数据集进行预处理及标注后，将塑料表面缺陷数据集划分为用于训练的训练集、用于验证的验证集以及用于测试的测试集；搭建YOLOv5s网络结构模型，对YOLOv5s网络结构模型进行改进，得到改进的YOLOv5s网络结构模型；使用训练集对改进的YOLOv5s网络模型进行训练，得到塑料表面缺陷检测模型；利用塑料表面缺陷检测模型，对所述测试集进行测试。本发明通过在YOLOv5s网络结构的骨干网络中加入CA注意力机制，实现塑料表面缺陷检测的检测效率与精度的显著提高。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

预测面向复杂多变工况的切削刀具剩余寿命的方法

当前第 / 件

一种基于深度学习的实时麻醉深度监测系统

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：99 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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