典型文献
改进YOLOX的药品泡罩铝箔表面缺陷检测方法
文献摘要：
药品泡罩包装中铝箔表面包含各种字体和图案信息，而且铝箔表面凹凸不平，拍摄中会出现明暗分布不均的情况，可导致缺陷特征和铝箔表面特征相似度较高。针对YOLOX模型无法更加准确区分缺陷特征和铝箔表面特征的问题，提出一种改进 YOLOX 模型的表面缺陷检测方法。首先，为了使输入到 Prediction网络的信息更具全局性，需要对Neck网络中特征图的全局特征进行分析，于是将Neck网络的CSP模块替换成transformer encoder模块。同时YOLOX模型具有较深的深度，为了有效地提高分类精度，使用Mish激活函数替换Swish激活函数。然后针对缺陷特征和铝箔表面特征相似导致缺陷区域和背景区域分类困难的问题，在损失函数中引入focal loss。实验结果表明，改进的模型对铝箔表面缺陷检测的mAP为90.17%，比原始的YOLOX模型提高了4.95%，并且改进的模型能够降低和铝箔表面特征相似度较高的缺陷误检和漏检的概率。
文献关键词：
铝箔表面;缺陷检测;YOLOX;transformer编码器;Mish;focal损失函数
中图分类号：
作者姓名：
胡海涛;杜昊晨;王素琴;石敏;朱登明
作者机构：
华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206;中国科学院计算技术研究所,北京 100190;太仓中科信息技术研究院,江苏 太仓 215400
文献出处：
引用格式：
[1]胡海涛;杜昊晨;王素琴;石敏;朱登明-.改进YOLOX的药品泡罩铝箔表面缺陷检测方法
)[J].图学学报,2022(05):803-814
A类：
B类：
YOLOX,铝箔表面,表面缺陷检测,缺陷检测方法,面包,字体,图案,凹凸不平,明暗,缺陷特征,表面特征,特征相似度,Prediction,全局性,Neck,特征图,全局特征,CSP,替换成,transformer,encoder,分类精度,Mish,激活函数,Swish,背景区域,损失函数,focal,loss,mAP,漏检,编码器
AB值：
0.3066
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