公开(公告)号：CN116758035A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310724385.5

申请日：2023-06-19

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 高春艳 ,  秦燊 ,  孙凌宇 ,  李满宏 ,  张明路

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明为一种基于改进YOLOv7的爬壁机器人金属作业面缺陷检测方法，所述检测方法包括下述内容：采集并构建金属缺陷数据集；搭建改进的YOLOv7网络：以YOLOv7模型为基本骨架，将YOLOv7模型的损失函数由CIou改为Focal‑EIoU，并添加注意力模块DY‑Block检测头，利用解耦头解耦输出任务，获得改进的YOLOv7网络；利用金属缺陷数据集训练改进的YOLOv7网络获得金属作业面缺陷模型，用于金属缺陷部位识别与定位。本发明训练时间短、识别准确率高、推理速度快、泛化能力强，综合性能优异，可以满足金属表面缺陷检测的精度和速度的双重要求。