一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法技术

一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，首先，在主干网络中引入多层语义感知增强模块，以强化对象的高级特征表示；提升模型对目标的语义理解，从而有效应对深度微小目标的特征丢失问题，并且减少铝图像中的背景干扰，使模型更专注于关键特征的提取。然后，在网络的颈部设计邻近特征金字塔结构，同时在结构的内部引入Dense Block模块；巧妙地整合多尺度的特征表示，以显著提升模型对目标的检测精度。其核心目标是使模型能够更全面地捕捉目标的语义信息，尤其在面对尺寸变化较大的目标或复杂背景情境时，从而提高对铝的缺陷目标检测的准确性。本发明专利技术具有低计算成本，提高了跨空间坐标、通道和尺度的特征表示；减少干扰，提高模型对缺陷的检测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然图像处理，具体涉及一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法。

技术介绍

1、铝因其卓越的强度、轻量、优异的塑性和耐磨性等特性，被广泛运用于航空航天、化工设备、汽车、船舶、军工等领域。然而，在铝的制造、加工和运输过程中，常见的缺陷包括油漆气包、底部泄液和表面裂纹等，这些缺陷可能对铝的外观和产品性能产生负面影响。因此，对铝表面进行有效的缺陷检测显得尤为重要。

2、铝表面缺陷的特殊性表现在它们通常具有微小的尺寸、多样的形态、尺寸变化和颜色变化。现有目标检测对小尺寸和多样形态问题时表现不佳，导致对特定类型目标出现遗漏和错误检测的一些情况。为有效应对这一挑战，缺陷检测模型需具备对微小尺寸和多样形态的缺陷进行精准定位和识别的能力。

技术实现思路

1、为了有效减少深度微小目标的特征损失，以实现对铝表面的精准缺陷检测，本技术方案提供了一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，在yolov7模型的基础上引入一种高效的多尺度感知融合网络，采用多层语义感知融合模块用于特征提取网络，增加特征本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，其特征在于：首先，在yolov7模型的主干网络中引入多层语义感知增强模块，用于强化对象的高级特征表示；然后，在网络的颈部设计邻近特征金字塔结构，同时在结构的内部引入Dense Block模块；巧妙地整合多尺度的特征表示。

2.根据权利要求1所述的一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，其特征在于：所述的在yolov7模型主干网络中加入多层语义感知融合模块，可以加强主干网络对目标的特征提取，降低背景对目标的影响；具体操作方式为：

3.根据权利要求2所述的一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，其特征在于：首先，在yolov7模型的主干网络中引入多层语义感知增强模块，用于强化对象的高级特征表示；然后，在网络的颈部设计邻近特征金字塔结构，同时在结构的内部引入dense block模块；巧妙地整合多尺度的特征表示。

2.根据权利要求1所述的一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，其特征在于：所述的在yolov7模型主干网络中加入多层语义感知融合模块，可以加强主干网络对目标的特征提取，降低背景对目标的影响；具体操作方式为：

3.根据权利要求2所述的一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，其特征在于：所述改进的sppcspc结构包括simam模块、ghost模块、卷积核尺寸为1×1、批归一化层、leaky relu激活函数和spp模块；所述改进的sppcs pc结构的操作流程为：

4.根据权利要求3所述的一种构建改进yolov7铝板缺陷识别模型的方法，其特征在于：所述的simam模块是无参数的通道注意力机...

【专利技术属性】
技术研发人员：江瑜，赵娅，皇甫喜梅，孙雨轩，刘涵裕，魏梦园，蒋青松，杨潇，朱铁柱，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：