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摘要
纺织业是我国的重要产业。近年来，人们对纺织品的需求与日俱增。手套作为纺织品的一种，在实际生产中难免出现一些缺陷样品。为了实现更有效率的生产和管理，本文提出了一种改进的轻量型YOLOv5算法来实现纺织手套的缺陷检测，以YOLOv5s网络作为教师模型，先对其进行剪枝，再将剪枝后的模型作为学生模型，在不损失精度的前提下，训练出一个符合前端检测需求的轻量化模型。实验结果表明，压缩后的模型精度能达到0.93，参数量仅为原教师模型的32%，计算量仅为原模型的36%，更加有利于工业上对纺织手套的精益生产和管理，符合嵌入前端的需求。
- 出版日期2023
- 单位福州大学; 自动化学院
