改進YOLOv5的輸送帶缺陷檢測

摘要： 針對帶式輸送機的輸送帶缺陷檢測因沒有公開的數(shù)據(jù)集、缺陷形狀多樣化、撕裂長短不一而導(dǎo)致檢測的精度低的問題，本文將使用線陣相機，并在拍攝過程中采用線激光作為輔助工具，減輕惡劣環(huán)境對圖像的影響，并提出改進YOLOv5的輸送帶缺陷檢測算法，以保證煤礦的生產(chǎn)安全。首先，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過多種數(shù)據(jù)增強方式進行組合的方法進行擴充。然后在特征提取階段，用類似注意力機制的C3＿A替換Bac... （共8頁）