CN119477785A 一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法 （三峡大学）_第1页
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一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观本发明提供了一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，包括以下步的神经网络模型，并改进YOLOv5的神经网络模后基于训练好的权重文件，在预测程序中，对2采集电弧增材制造微观结构缺陷图像数据，之后对不同类型孔隙缺调整和配置相应的超参数，建立YOLOv5的神经网络模型，并改进将不同类型孔隙缺陷图像经过数据增广之后，输入到YOLOv5的神经网络模型中，对将训练好的权重文件保存到YOLOv5的网络模型，之后基于训练好的2.根据权利要求1所述一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，模块和GC3ECA模块替代其中的Conv模块和3.根据权利要求2所述一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，将骨干网络中的C3模块替换为GC3ECA模块，并加深了GC3ECA模块在模型中的网络深4.根据权利要求3所述一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，5.根据权利要求4所述一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，6.根据权利要求2所述一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，7.根据权利要求6所述一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，38.根据权利要求2所述一种基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，4[0002]WAAM是一项以电弧焊为基础的金属增材制造技术。与其他金属增材制造技术相5将不同类型孔隙缺陷图像经过数据增广之后，输入到YOLOv5的神经网络模型中，[0010]所述ESPP模块在保留SPPCSPC的基本框架的同时，在空间金字塔池化输入前端引[0012]DPAN是在PANet的基础上添加了额外的跨层连接和PAN网络实现特征信息的扩层6参照图1，基于YOLOv5改进的电弧增材制造微观结构缺陷检测方法，包括以下步图进行特征提取，然后对这部分特征图进一步进行更便宜的线性变换φ,最后对计算资源的需求。PConv采用了一种特殊的内存访问方式，降低了计算复杂度和内存开7和Concat模块连接PAN层中的相邻层传递到后续的PAN网络中实现特征信息中细节信息的8

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