改进YOLOv5的PDC钻头复合片缺损识别

作者：代啟亮; 熊凌^*; 陈琳国; 李姝凡

来源：电子测量与仪器学报, 2023, 37(08): 164-172.

DOI：10.13382/j.jemi.B2306476

• PDC钻头复合片
• YOLOv5
• RepVGG
• 坐标注意力机制
• WIoU损失函数

PDC钻头复合片的缺损情况是影响钻进效率的重要因素,检测PDC钻头复合片是否缺损是修复PDC钻头的前提。为了减少对PDC钻头复合片的误检,提升检测准确率,提出了一种基于改进YOLOv5的目标检测算法。该方法以YOLOv5网络为基础,融合Rep VGG重参数化模块增强网络的特征提取能力;在C3模块中引入坐标注意力机制,在通道注意力机制中嵌入位置信息,提升对缺损复合片的目标检测能力;将边界框回归损失函数改进为WIo U损失函数,制定合适的梯度增益分配策略。实验结果表明,改进后的网络的精确率提升2%,召回率提升0.9%,平均精度均值(mAP)提升了1.3%,达到了98%,能够实现对PDC钻头复合片的缺损识别。

• 出版日期2023
• 单位武汉科技大学