Detección de defectos en la superficie de perfiles de aluminio para la industria aeroespacial con mecanismo de atención y características a múltiples escalas
Autores: Feng, Yin-An; Song, Wei-Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Detección de defectos en la superficie de perfiles de aluminio para la industria aeroespacial con mecanismo de atención y características a múltiples escalas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Yolov5
Perfil de aluminio
Algoritmo de detección de defectos
Atención
Características multi-escala
Precisión de detección
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Se propone en este documento un algoritmo de detección de defectos en perfiles de aluminio YOLOv5 que integra atención y características multinivel para abordar los problemas de baja precisión de detección, altas tasas de falsa detección y altas tasas de detección perdida causadas por la variación a gran escala de defectos en la superficie, características de defectos pequeños inconspicuos y falta de información de características concentradas en áreas de defectos.
Descripción
Se propone en este documento un algoritmo de detección de defectos en perfiles de aluminio YOLOv5 que integra atención y características multinivel para abordar los problemas de baja precisión de detección, altas tasas de falsa detección y altas tasas de detección perdida causadas por la variación a gran escala de defectos en la superficie, características de defectos pequeños inconspicuos y falta de información de características concentradas en áreas de defectos.