案例介绍
本研究针对工业领域中钢材表面缺陷检测的需求，设计了一种基于视觉的缺陷检测系统。通过对现有目标检测算法的调研和分析，选择了以YOLOv5算法为基础，针对钢材表面缺陷的特性进行了相应的改进。研究首先对YOLOv5的网络结构进行了优化，提升了特征提取能力；同时，根据钢材表面缺陷的特点，设计了合适的损失函数和训练策略。通过对比试验，验证了改进后的YOLOv5算法在钢材表面缺陷检测任务中的优越性能。此外，本研究还构建了钢材表面缺陷数据集，并进行了数据增强处理，以提高模型的泛化能力。最终，实现了基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测系统，并对其性能进行了全面评估。该系统具有高效、准确的特点，能够实现对钢材表面缺陷的自动检测，为智能制造领域的发展提供了有力支持。
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