基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法及设备技术

本发明专利技术公开一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法及设备，包括如下步骤：获取相机拍摄的电子粉涂敷照片，对电子粉涂敷不均匀样本数据集数据进行增强和扩充；建立基于YOLOV5网络的检测算法模型，使用STDC模块改进网络；使用K

【技术实现步骤摘要】
基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法及设备


[0001]本专利技术涉及目标检测图像数据处理
，具体涉及一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法及设备。

技术介绍

[0002]气体放电管是一种电涌保护器件，保护易遭受雷电危害的电力设备和电子信息设备等等。电子粉是涂在气体放电管电极表面的高活性的电子发射材料，是气体放电管直流击穿电压、冲击击穿电压以及耐冲击电流能力的决定因素之一，电子粉涂敷是否均匀会影响气体放电管关键性能的优劣。目前电子粉涂敷方式分为手工点涂和机器点涂，均会有不同程度的涂覆不均匀现象。现实工作中，判断电子粉是否涂敷均匀还依靠人肉眼观察，耗费大量时间人力，并且不能完全保证精度，效率低下，且由于金属表面缺陷具有照明不均匀、强反光和易产生背景噪声等问题，使用原有YOLOV5算法无法实现目的，因此急需一种图像算法以取代人工进行识别，来节省人力、物力和财力，并提高检测效率。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的是提供一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法，旨在解决现有电子粉是否涂敷均匀还依靠人肉眼观察，耗费大量时间人力，并且不能完全保证精度，效率低下的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提出的一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法，包括如下步骤：获取相机拍摄涂敷现场的电极表面，获取电子粉涂敷照片，使用Labelimg软件进行标注，将数据填充缩放至统一尺寸，作为样本数据集，并对电子粉涂敷不均匀样本数据集数据进行增强和扩充；建立基于YOLOV5网络的检测算法模型，所述的算法结构包括BackBone部分、Neck部分和Prediction部分；所述BackBone部分包括串联的Focus模块、第一CBL模块、第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块；所述第一阶段模块、所述第二阶段模块和所述第三阶段模块均包括进行下采样的下采样STDC模块和重复使用进行特征提取的特征提取STDC模块；所述Neck部分用于对第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块的输出的特征图进行FPN和PAN操作，分别输出两个不同维的张量进行预测；使用K
‑
means++算法随机选择初始聚类中心作为YOLOV5算法中的自适应锚框；将所述样本数据集划分为训练集、验证集和测试集，基于所述训练集和所述验证集，对所述检测算法模型进行训练和测试，使用SDG优化算法完成权值更新，获得检测算法模型以对新拍摄的涂敷现场的电极表面照片进行识别。
[0005]优选地，所述获取电子粉涂敷不均匀样本数据集，并对所述电子粉涂敷不均匀样
本数据集数据进行扩充的步骤包括：使用相机拍摄涂敷现场的电极表面，获取电子粉涂敷照片共6000张，使用Labelimg软件进行标注，将数据填充缩放至统一尺寸640
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640大小；从所述电子粉涂敷照片中选取电子粉涂覆不均匀图片的图像特征，使用图像工具进行数据扩充，得到电子粉涂敷不均匀样本数据集；其中，所述图像工具包括图像垂直翻转、图像水平翻转、图像旋转、随机填充和尺度变换。
[0006]优选地，所述第一阶段模块、所述第二阶段模块和所述第三阶段模块均包括进行下采样的下采样STDC模块和重复使用进行特征提取的特征提取STDC模块的步骤，包括：第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块分别使用多个STDC模块进行网络调整，其中，每个阶段模块的第一个STDC模块均以2的步长进行下采样操作，实现下采样率为1/8，1/16，1/32的特征映射，空间分辨率分别为80、40、20，通道数分别为128、256、512；然后再重复使用步长为1的特征提取STDC模块进行特征提取，其中，第一阶段模块中重复3次，第二阶段模块中重复4次，第三阶段模块中重复2次。
[0007]优选地，所述特征提取STDC模块包括以及依次串联的第一单元、第二单元、第三单元、第四单元和第一Fusion模块；所述第一Fusion模块将所述第一单元、所述第二单元、所述第三单元和所述第四单元的输出进行输出特征映射通过拼接操作进行连接融合并作为最终所述特征提取STDC模块的输出；所述第一单元包括有1
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1的卷积核的第八CBL模块；所述第二单元、所述第三单元和所述第四单元均包含有3
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3的卷积核的CBL模块，所述第一单元、所述第二单元、所述第三单元和所述第四单元的输出特征通道数依次变为N/2、N/4、N/8和N/8。
[0008]优选地，所述下采样STDC模块包括平均池化层（AVGPool）模块，以及依次串联的第五单元、第六单元、第七单元、第八单元和第二Fusion模块；所述平均池化层（AVGPool）模块用于对第一单元的输出进行步长为2，卷积核为3
×
3的平均池化操作；所述第二Fusion模块将所述平均池化层（AVGPool）模块、所述第六单元、所述第七单元和所述第八单元的输出进行输出特征映射通过拼接操作进行连接融合并作为所述下采样STDC模块的输出；所述第五单元包括有1
×
1的卷积核的第十二CBL模块；所述第六单元、所述第七单元和所述第八单元均包含有3
×
3的卷积核的CBL模块，所述第五单元、所述第六单元、所述第七单元和所述第八单元的输出特征通道数依次变为N/2、N/4、N/8和N/8。
[0009]优选地，所述Neck部分用于对第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块的输出的特征图进行FPN和PAN操作，分别输出两个不同维的张量进行预测的步骤，包括：所述Neck部分用于对第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块的输出的特征图进行FPN和PAN操作，分别输出40
×
40
×
18维和20
×
20
×
18维的张量进行预测，其中18是由（3
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（5+1））计算得到的，3表示每个尺度的3组先验框，5表示先验框中的预测物体的置信度以及中心点的x、y、w、h，1表示本文数据集中的不均匀类别。
[0010]优选地，所述Neck部分包括依次串联的第一拼接模块、第二CSP2
‑
1模块、所述第一conv模块，所述一阶段模块输出的特征图输入到所述第一拼接模块，所述第一conv模块用于输出第一张量；还包括依次串联的第二拼接模块、第一CSP2
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1模块、第三CBL模块、第三拼接模块、第三CSP2
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1模块和第二conv模块，所述第二阶段模块输出的特征图输入到所述第二拼接模
块内，所述第二conv模块用于输出第二张量；所述第三阶段模块输出的特征图输入到第二CBL模块，所述第二CBL模块的输出通过上采样模块进入到所述第二拼接模块；所述第三CBL模块的输出通过上采样模块进入到所述第一拼接模块；所述第二CSP2
‑
1模块的输出通过下采样模块进入到第三拼接模块。
[0011]优选地，CSP2
‑
1模块包括依次串联的第五CBL模块、第六本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取相机拍摄涂敷现场的电极表面，获取电子粉涂敷照片，使用Labelimg软件进行标注，将数据填充缩放至统一尺寸，作为样本数据集，并对电子粉涂敷不均匀样本数据集数据进行增强和扩充；建立基于YOLOV5网络的检测算法模型，所述的算法结构包括BackBone部分、Neck部分和Prediction部分；所述BackBone部分包括串联的Focus模块、第一CBL模块、第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块；所述第一阶段模块、所述第二阶段模块和所述第三阶段模块均包括进行下采样的下采样STDC模块和重复使用进行特征提取的特征提取STDC模块；所述Neck部分用于对第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块的输出的特征图进行FPN和PAN操作，分别输出两个不同维的张量进行预测；使用K
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means++算法随机选择初始聚类中心作为YOLOV5算法中的自适应锚框；将所述样本数据集划分为训练集、验证集和测试集，基于所述训练集和所述验证集，对所述检测算法模型进行训练和测试，使用SDG优化算法完成权值更新，获得检测算法模型以对新拍摄的涂敷现场的电极表面照片进行识别。2.如权利要求1所述的一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法，其特征在于，所述获取电子粉涂敷不均匀样本数据集，并对所述电子粉涂敷不均匀样本数据集数据进行扩充的步骤包括：使用相机拍摄涂敷现场的电极表面，获取电子粉涂敷照片共6000张，使用Labelimg软件进行标注，将数据填充缩放至统一尺寸640
×
640大小；从所述电子粉涂敷照片中选取电子粉涂覆不均匀图片的图像特征，使用图像工具进行数据扩充，得到电子粉涂敷不均匀样本数据集；其中，所述图像工具包括图像垂直翻转、图像水平翻转、图像旋转、随机填充和尺度变换。3.如权利要求1所述的一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法，其特征在于，所述第一阶段模块、所述第二阶段模块和所述第三阶段模块均包括进行下采样的下采样STDC模块和重复使用进行特征提取的特征提取STDC模块的步骤，包括：第一阶段模块、第二阶段模块和第三阶段模块分别使用多个STDC模块进行网络调整，其中，每个阶段模块的第一个STDC模块均以2的步长进行下采样操作，实现下采样率为1/8，1/16，1/32的特征映射，空间分辨率分别为80、40、20，通道数分别为128、256、512；然后再重复使用步长为1的特征提取STDC模块进行特征提取，其中，第一阶段模块中重复3次，第二阶段模块中重复4次，第三阶段模块中重复2次。4.如权利要求1所述的一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法，其特征在于，所述特征提取STDC模块包括以及依次串联的第一单元、第二单元、第三单元、第四单元和第一Fusion模块；所述第一Fusion模块将所述第一单元、所述第二单元、所述第三单元和所述第四单元的输出进行输出特征映射通过拼接操作进行连接融合并作为最终所述特征提取STDC模块的输出；所述第一单元包括有1
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1的卷积核的第八CBL模块；所述第二单元、所述第三单元和所述第四单元均包含有3
×
3的卷积核的CBL模块，所述第一单元、所述第二单元、所述第三单元和所述第四单元的输出特征通道数依次变为N/2、N/4、N/8和N/8。
5.如权利要求1所述的一种基于改进YOLOV5的电子粉涂敷均匀检测方法，其特征在于，所述下采样STDC模块包括平均池化层模块，以及依次串联的第五单元、第六单元、第七单元、第八单元和第二Fusion模块；所述平均池化层模块用于对第一单元的输出进行步长为2，卷积核为3
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3的平均池化操作；所述第二Fusion模块将所述平均池化层模块、所述第...

【专利技术属性】
技术研发人员：王怀採，何青，李修庆，
申请(专利权)人：湖南盛鼎科技发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：