针对零部件制造质量控制方面的缺陷检测,考虑到工业摄像头角度和零部件表面缺陷特征相对固定的特点,提出一种基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法。围绕提升算法注意力,首先采用CZS算法,把图像上的缺陷区域剪切、缩放和拼接成新图像,使注意力集中于缺陷相关区域;然后采用裁减主干网络算法,裁减掉原版YOLOv3主干网络中无用的检测尺度层;最后使用数据增强算法增加训练样本量。实验案例结果表明:该算法检测精度99.2%,单帧图像检测时间0.01 s,性能均优于原版YOLOv3;该算法在固定摄像头场景下具有一定先进性,3项提升注意力的策略使算法训练精度收敛的更快、检测速度更快、检测性能更稳定。
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