改进的YOLOv3网络在钢板表面缺陷检测研究

作者：徐镪; 朱洪锦; 范洪辉; 周红燕; 余光辉

来源：计算机工程与应用, 2020, 56(16): 265-272.

• YOLOv3
• 缺陷检测
• 轻量级
• 空洞卷积
• Inception

为了提高工业自动化水平,对表面缺陷进行有效检测,提出了一种改进的YOLOv3(You Only Look Once)网络检测方法。使用轻量级网络(MobileNet)来代替YOLOv3原有网络中的密集连接网络(Darknet-53),适当减少参数量的提取;加入空洞卷积,提高网络对小目标缺陷的检测能力;在网络结构的最后一层卷积中加入了Inception结构,进一步减少参数总量并加深网络。改进后的网络在测试集上精准性比原有的YOLOv3网络提高了23.3%,实时性也提高了95.4%,在钢板表面缺陷检测中具有更好的应用前景。

• 出版日期2020
• 单位江苏理工学院