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基于YOLOv5的太阳能网版表面缺陷检测研究
基于YOLOv5的太阳能网版表面缺陷检测研究
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摘要
摘要:针对传统太阳能网版表面缺陷检测方法效率较低的问题,本文提出一种基于YOLOv5的太阳能网版表面缺陷检测系统。本文采用YOLOv5目标检测算法开展太阳能网版表面缺陷检测实验。结果表明:YOLOv5算法的mAP0.5达到76.3%,能够实现高精度的缺陷检测,而算法的FPS达到188,能够满足高效率的缺陷检测。
DOI
54ke8xe24k/7073209
作者
彭琳和
机构地区
(长沙理工大学机械装备高性能智能制造关键技术湖南省重点实验室,长沙,410114)
出处
《中国科技信息》
2023年3期
关键词
深度学习
表面缺陷检测
目标检测
分类
[][]
出版日期
2023年04月24日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
中国科技信息
2023年3期
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