典型文献
基于改进YOLOv4-tiny的焊点检测方法
文献摘要：
在工业生产过程中,产品的焊接质量对产品质量起到重要作用,因此,对焊点的检测是生产过程中一个重要环节.该文提出了一种基于改进YOLOv4-tiny算法的焊点检测方法,首先在YOLOv4-tiny主干网络后加入空间金字塔池化模块,对不同大小的特征进行提取与聚合,提高网络的特征提取能力;其次,在颈部网络中添加ECA模块,加强网络对重点目标的识别;使用EIoU让目标框的回归损失变得更稳定,在分类损失中使用标签平滑,减少模型训练中的过拟合问题.在训练阶段,使用预训练权重以及冻结训练方法,提高模型训练的效率和效果.通过实验可知,改进算法对焊点识别的平均精度均值为99.16％,比原算法提升了3.59％,检测速度达到91 f/s,实现了对焊点快速、精确的检测,具有良好的应用前景.
文献关键词：
焊点检测;YOLOv4-tiny;空间金字塔池化;ECA模块;EIoU
中图分类号：
作者姓名：
刘毅;江卫华;王浩
作者机构：
武汉工程大学 电气信息学院,武汉430205;武汉比天科技有限责任公司,武汉430075
文献出处：
引用格式：
[1]刘毅;江卫华;王浩-.基于改进YOLOv4-tiny的焊点检测方法)[J].自动化与仪表,2022(10):61-67
A类：
结训
B类：
YOLOv4,tiny,焊点检测,焊接质量,对焊,主干网络,空间金字塔池化,金字塔池化模块,同大,特征提取能力,ECA,重点目标,EIoU,更稳,标签平滑,模型训练,过拟合,训练阶段,预训练,冻结,训练方法,改进算法,平均精度均值,检测速度
AB值：
0.305587
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
