公开(公告)号：CN118172318A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410258059.4

申请日：2024-03-07

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴蒙 ,  崔庚

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T3/60 ,  G06T3/40 ,  G06T7/11

Abstract: 本发明公开了基于改进的YOLOv5模型的电子元件缺陷检测方法，采集电子元件图像，并将该图像制作为电子元件图像数据集，并进行预处理；获取ImageNet数据集、权重文件和标准YOLOv5网络结构，进行预训练，获得预训练权重；对标准YOLOv5网络结构进行改进，获得改进后的YOLOv5网络结构；利用预处理后的电子元件图像数据集和改进后的YOLOv5网络结构进行训练，并评估训练后得到的权重，进行超参数优化，重复训练直到识别率达到95%以上，此时的权重即为最终权重，获得最终的YOLOv5模型；利用最终的YOLOv5模型对电子元件进行缺陷检测，得到相应的检测结果。本发明增加了训练数据的丰富性，增强了模型的鲁棒性，提高了检测速度。