基于改进YOLOv5l的轻量化鸭蛋裂纹检测算法 - 殷建军; 康俊琪; 肖德琴 (农业工程学报, 2024)
TP391.41%TS253.7; 鸭蛋裂纹检测技术对于禽蛋加工工厂实现智能化蛋品检测、分级具有重要意义.该研究针对鸭蛋裂纹检测流程复杂、计算量大、模型尺寸大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5l(you only look once version5 large)的轻量裂纹检测算法,通过在黑暗条件下使用LED灯照射鸭蛋,根据裂纹蛋壳与完好蛋壳透光性不同产生的图像差异进行检测.通过在YOLOv5中引入Ghost_conv模块,大大减少了模型的浮点计算量和参数量,并在模型的骨干网络中加入ECA(efficient channel attention)注意力机制以及使用多尺度特征融合方法 BIFPN(bi-directional feature pyramid network),增加模型对有效信息的关注度,以提高算法检测精度.同时使用CIoU与α-IoU损失函数融合后替代YOLOv5原始GIoU函数加速回归预测.利用自建的鸭蛋裂纹数据集验证改进后模型的性能,结果表明,本研究提出的改进YOLOv5l网络模型检测精准率为93.8％,与原始YOLOv5l模型相比,检测精度提高了 6.3个百分点,参数量和浮点计算量分别减少了 30.6％、39.4％.检测帧速率为28.954帧/s,较原始YOLOv51模型仅下降3.824帧/s.与其他的目标检测常用网络SSD(single shot multibox detector)、YOLOv4、Faster-RCNN(faster region convolutional neural networks)相比,精度分别提高了 13.1、12.5、8.2个百分点.本研究提出的方法能够在低硬件资源条件下进行高精度检测,可为实际场景应用提供解决方案和技术支持.