典型文献
一种金属类酒瓶盖瑕疵质检算法
文献摘要：
针对酒瓶盖瑕疵会影响产品质量的问题,提出了一种酒瓶盖瑕疵YOLOv3-MRHA检测算法,基于YOLOv3算法,对其主干网络和特征提取层进行改进.为减少主干网络特征丢失现象,提出了多级特征融合(multilevel feature fusion,MFF)模块;为提高检测的准确率,增加了尺度为104×104的特征层,并构造了一种增强特征信息的残差特征增强(residual feature enhance-ment,RFE)模块;为提高深层特征层的检测能力,引入了空洞卷积,使浅层信息向下融合,在特征提取层使用通道注意力机制.结果表明,所提YOLOv3-MRHA算法的检测精度比YOLOv3算法提高近6％,可有效地提高瑕疵检测的准确率,满足工业质检的要求.
文献关键词：
酒瓶盖瑕疵检测;多级特征融合;残差特征增强;空洞卷积;通道注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
李玉洁;韩进;刘恩爽
作者机构：
山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛 266590
文献出处：
引用格式：
[1]李玉洁;韩进;刘恩爽-.一种金属类酒瓶盖瑕疵质检算法)[J].中国科技论文,2022(11):1236-1244
A类：
MRHA,酒瓶盖瑕疵检测
B类：
检算,YOLOv3,检测算法,主干网络,层进,网络特征,多级特征融合,multilevel,feature,fusion,MFF,高检,特征信息,残差特征增强,residual,enhance,ment,RFE,高深,深层特征,检测能力,空洞卷积,通道注意力机制,检测精度,工业质检
AB值：
0.264259
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