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基于改进YOLOv7的锂电池极耳缺陷检测研究

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为了提高锂电池极耳缺陷检测的准确率和速度,提出一种改进YOLOv7的极耳缺陷检测方法.改进YOLOv7基础模型,采用Focal-EIoU损失函数代替CIoU作为边界框回归算法,以提高边界框收敛速度,优化定位结果;替换可切换空洞卷积SAConv增强模型的特征提取能力;引入SE注意力机制,提高模型对不同尺度特征的全局把控能力.实验结果表明,改进后的Our-YOLOv7模型在测试集得到的mAP为98.6%,检测速度为64FPS,分别比原模型提高了5.4%和3FPS,该模型符合锂电池极耳缺陷检测任务的实时性和精度需求,可为极耳缺陷检测研究提供一定的参考.

张海峰、芦新春、李升、陈书法、杨进、张鑫、孟凡昌

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江苏海洋大学机械工程学院,江苏连云港 222005

锂电池极耳 YOLOv7 损失函数 注意力机制

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CGJBGS2204

2024

今日制造与升级

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ISSN:
年,卷(期):2024.(7)
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