一种基于改进YOLOv5的电池片丝网印刷缺陷检测方法2025

专利内容

本发明提供一种基于改进YOLOv5的电池片丝网印刷缺陷检测方法，通过使用数据增强生成新的丝网印刷缺陷图像来扩充数据集的数量，得到更多的数据样本，然后对丝网印刷缺陷进行标注，并按预设比例划分训练集、测试集和验证集，接着将训练集输入到PCDD‑YOLOv5网络的输入端，通过主干网络中的C3模块和CBAM模块形成CBAMC3_n模块对特征图实现更加高效的特征提取和融合，使得模型能够动态调整对不同特征的重要性，更加高效和精确地捕捉特征图中的关键特征，提高目标检测的精度，并在颈部网络中增加小目标检测层，对主干网络中不同层的特征图进行融合，提高检测效率和准确性。G06T7/00(2017.01);G06V10/774(2022.01);G06V10/776(2022.01);G06V10/80(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06V10/762(2022.01);G06N3/0464(2023.01);G06N3/08(2023.01)