基于YOLOv3的变速箱油封座缺陷检测

• 作者: 张晓昇 方凯 徐鑫
• 来源期刊: 湖北汽车工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 缺陷检测 YOLOv3 参数合并
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5483.2022.01.016

摘要

针对小型汽车变速箱后油封座缺陷检测精度低、检测速度慢、目标不敏感等问题,提出改进YOLOv3检测算法.在YOLOv3算法基础上,将第11层浅层特征与网络深层特征融合,生成尺度为104×104的新特征图层,提取更多小缺陷目标特征;再将BN层参数合并到卷积层,共用连通数据减少占用显存等空间.结果表明:文中算法能有效识别有缺陷油封座,准确率提高了1.25倍;加快了模型前向推移速度,检测速度提高了6 f·s?1.