基于改进YOLOv3算法的钢板缺陷检测

来源：电子测量技术杂志2021年第2期北京时间：

作者：李庆党，李铁林

单位：青岛科技大学机电工程学院 山东 青岛 266100

摘要：针对目前钢板缺陷检测精度和速度的不足，提出了一种改进的 YOLOv3(You Only Look Once)检测算法。首先使用小波-中值滤波处理缺陷图像，清除图像里的噪声使图像更平滑。而后在原有网络中的密集连接网络(Darknet-53)上增加一个尺度输出增强算法对小目标缺陷的识别能力。最后为了增强算法模型的准确性对算法原有的损失函数进行优化，得到改进版的YOLOv3算法模型。改进的算法在测试集上的maP值可以达到64.31，比原有的YOLOv3 网络提高了7.9，结果表明了改进算法在钢板缺陷上具有较好的检测效果。

关键词：YOLOv3算法; 对比度;损失函数;表面缺陷