基于改进YOLO算法的光纤环绕制缺陷检测
来源：电子测量技术杂志2023年第10期北京时间：
作者：张乾闯，郭晨霞，杨瑞峰，王世超
单位：1.中北大学仪器与电子学院 太原 030051; 2.山西省自动化检测装备与系统工程技术研究中心 太原 030051
摘要：作为光纤陀螺仪的核心部件，光纤环的绕制质量对光纤陀螺的精度至关重要。为了保证光纤环绕制的准确率和效率，提出了一种基于改进YOLO算法的目标检测方法。该方法采用Shufflenetv2网络来替代YOLO主干网络中的卷积层和池化层，提升了网络的特征提取能力；加入Focus模块提升训练速度；采用K-means聚类算法对原始锚框进行聚类，得到适用于光纤绕制缺陷的预测框，提高缺陷检测的准确率；同时修改损失函数，使用CIOU来计算定位损失，使用Focal Loss作为置信度损失和分类损失函数，加快网络收敛；并进行了数据增强，增强了网络的泛化能力。实验结果表明，改进后的YOLO算法的平均准确率达到了99.63%，相比于原始的YOLOv3-tiny算法提升了2.06%，检测速度达到91 fps，这将保证了光纤环的绕制系统的实际应用。
关键词：光纤环;缺陷检测;YOLO;Shufflenet;CIOU
基金资助：山西省中央引导地方科技发展自由探索类基础研究项目(YDZJSX2022A027)、山西省归国留学人员科研项目(2020111)资助
