重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (8): 167-174.
安治国，鲜青霖，许 亮
摘要： ３Ｄ打印点阵结构已经广泛应用于航空航天、机械和建筑等行业，其表面缺陷分布不均匀且特征微弱，常常造成漏检和误检。针对这一问题，提出了一种 ＹＯＬＯｖ５ｓＰＤ模型。在该模型中，添加了 ＸＳＰＰＦ模块和空洞金字塔池化模块，提高了模型对不同缺陷特征的获取能力；针对 ３Ｄ打印点阵结构表面缺陷分布杂乱导致误检率高的问题，在ＹＯＬＯｖ５ｓ模型中加入了 ＥＣＡ模块；考虑到 ３Ｄ打印点阵结构表面缺陷尺寸信息无规律并且差异较大而导致的预测框与真实框间方向不一致，采用了 ＳＩｏＵ损失函数。采用改进模型对制作的 ３Ｄ打印点阵结构表面缺陷数据集进行检测，结果表明：缺陷检测的召回率达到 ９４．０％，平均精度 ｍＡＰ＠０．５达到 ９６．２％，所提出的改进算法可以实现对 ３Ｄ打印点阵结构表面缺陷自动检测。
中图分类号:
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