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王犇 (王犇.) [1] | 江灏 (江灏.) [2] (Scholars:江灏) | 陈静 (陈静.) [3] (Scholars:陈静)

Abstract:

纺织业是我国的重要产业。近年来,人们对纺织品的需求与日俱增。手套作为纺织品的一种,在实际生产中难免出现一些缺陷样品。为了实现更有效率的生产和管理,本文提出了一种改进的轻量型YOLOv5算法来实现纺织手套的缺陷检测,以YOLOv5s网络作为教师模型,先对其进行剪枝,再将剪枝后的模型作为学生模型,在不损失精度的前提下,训练出一个符合前端检测需求的轻量化模型。实验结果表明,压缩后的模型精度能达到0.93,参数量仅为原教师模型的32%,计算量仅为原模型的36%,更加有利于工业上对纺织手套的精益生产和管理,符合嵌入前端的需求。

Keyword:

手套缺陷检测 深度学习 精益生产与管理 轻量化

Community:

  • [ 1 ] 福州大学电气工程与自动化学院
  • [ 2 ] 福州大学电力系统与装置产业研究院

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Source :

福建电脑

ISSN: 1673-2782

CN: 35-1115/TP

Year: 2023

Issue: 05

Volume: 39

Page: 16-20

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