【摘 要】
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针对传统的金属表面缺陷检测方法存在的检测精度低、效率低等问题，本研究提出一种以YOLOv5为基础改进的金属表面缺陷检测算法。改进的算法首先引入Ghost卷积替换原始主干网络中的常规卷积，通过更少的运算来生成更多的特征映射，实现模型的轻量化，并以此提升检测效率。同时通过注意力模块的加入强化通道信息，弱化冗余信息，增强模型对于目标特征信息的提取能力，从而实现检测精度的提升。使用DIoU-NMS方法替代
【基金项目】
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中国交通教育研究会交通教育科学研究课题“面向智能制造的新工科复合型人才培养工程实践教学改革与研究”（JTYB20-102）； 长安大学实验教学改革研究项目“面向工程教育改革的开放式工程训练实践教学模式研究”（20211837）；
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针对传统的金属表面缺陷检测方法存在的检测精度低、效率低等问题，本研究提出一种以YOLOv5为基础改进的金属表面缺陷检测算法。改进的算法首先引入Ghost卷积替换原始主干网络中的常规卷积，通过更少的运算来生成更多的特征映射，实现模型的轻量化，并以此提升检测效率。同时通过注意力模块的加入强化通道信息，弱化冗余信息，增强模型对于目标特征信息的提取能力，从而实现检测精度的提升。使用DIoU-NMS方法替代传统的NMS算法，以此来改善对重复遮挡目标的识别。改进后的模型平均精度达76.2%，比原始YOLOv5模型平均精度提高2.7%，相较于原YOLOv5算法检测精度与效率均有明显提升，能够快速准确的进行金属表面缺陷的检测识别。
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