焊缝表面缺陷目标检测是实现焊接工业智能化的关键问题.为实现焊缝表面缺陷目标准确检测,该研究以YOLOv7为基础网络,首先,在检测头部分引入全局注意力机制(GAM),在通道维度和空间维度上进行特征捕捉和特征融合,使网络融合更多重要的特征信息,提高检测精度;最后,使用WIoU替换YOLOv7模型的损失函数,解决了焊缝表面数据集难易样本不平衡的问题,提高了算法对焊缝表面小目标的检测能力.在测试过程中,改进后的YOLOv7相较于改进前的版本平均精度均值(mAP)提高了3.58％,召回率提高了 6.2％,准确率提高了 3.7％,并减少了误检与漏检.改进后的YOLOv7精度有明显提升,可实现快速、精准检测焊缝表面缺陷.
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