检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:霍进良 蔡瑛 佟海生 Huo Jinliang;Cai Ying;Tong Haisheng(Inner Mongolia North Heavy Industries Group Co.,Ltd.,Baotou Inner Mongolia 014030,China)
机构地区:[1]内蒙古北方重工业集团有限公司,内蒙古包头014030
出 处:《金属热处理》2024年第6期282-286,共5页Heat Treatment of Metals
基 金:内蒙古自然科学基金(2023MS01007);内蒙古工业大学博士基金(BS2021053);内蒙古工业大学院级大学生创新创业项目(2023094001)。
摘 要:在模具钢中针对网状碳化物缺陷的检测识别,常用基于图像处理和机器学习的算法,在一定程度上可以实现自动化,但对于网状碳化物数量庞大、形态复杂的情况,识别准确率仍存在局限性。为解决上述识别率不高的局限性,提出了一种改进的CAM-YOLOx-DeepSORT算法,该算法利用CAM注意力机制结合YOLOx目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法,实现了对模具钢中网状碳化物缺陷的自动检测识别。结果表明,该算法能够较准确地检测出网状碳化物,检测准确率达到99.1%,为模具钢的质量控制提供指导。In the detection and identification of network carbides defects in mold steels,algorithms based on image processing and machine learning are commonly used,which can achieve automation to a certain extent,while the identification accuracy still has limitations in cases where the number of network carbides is large and the morphology is complex.To address the limitations of low recognition rate mentioned above,an improved CAM⁃YOLOx⁃DeepSORT algorithm is proposed,which utilizes the CAM attention mechanism and combines with the YOLOx object detection algorithm and DeepSORT object tracking algorithm to realize automatic detection and identification of the network carbides in mold steels.The results show that the algorithm can efficiently and accurately detect network carbides,the detection accuracy reaches 99.1%,thus providing guidance for quality control of mold steels.
关 键 词:网状碳化物 模具钢 图像处理 检测识别 YOLOx
分 类 号:TG142.1[一般工业技术—材料科学与工程]
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