基于改进YOLOv5l的轻量化鸭蛋裂纹检测算法

• Published in: 农业工程学报 Vol. 40; no. 5; pp. 216 - 223
• Main Authors: 殷建军, 康俊琪, 肖德琴
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室,广州 510642 01.03.2024; 华南农业大学数学与信息学院,广州 510642
• Subjects: 裂纹检测; 注意力机制; 计算机视觉; attention mechanism; computer vision; duck egg; 图像识别; 鸭蛋; crack detection; image recognition

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 BIF...