基于YOLOv5的偏振片缺陷检测  

作　　者：金祝红 罗柏文 史天宠 JIN Zhuhong;LUO Bowen;SHI Tianchong

机构地区：[1]湖南科技大学海洋矿产资源探采装备与安全技术国家地方联合工程实验室,湖南湘潭411201

出　　处：《信息技术与信息化》2023年第6期25-28,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：近年来,随着科学技术的进步,人工智能技术得到了空前发展,尤其是在深度学习领域,许多优秀的目标检测算法被应用于诸多领域中。对于当前偏振片人工检测效率低下,漏检率高的问题,提出了一种基于YOLOv5算法的偏振片缺陷检测方法。对从生产厂家获取到的偏振片样本,采用人工制作数据集,运用YOLOv5算法进行迭代训练,通过网络反向传播不断更新参数,优化性能。结果表明,训练的平均精确率均值mAP达到了91.10%,帧率为67帧/s,效果优于当前流行的目标检测方法。

关 键 词：人工智能 深度学习 目标检测 YOLOv5 缺陷检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN873.93[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]