【摘 要】
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针对新能源汽车电池集流盘中因目标缺陷分布杂乱、尺寸跨度大和特征模糊而易出现误检、漏检的问题，提出一种基于多尺度可变形卷积的YOLOv5方法（YOLOv5s-4Scale-DCN），以用于汽车电池集流盘缺陷检测。首先，针对不同尺度的缺陷目标，在YOLOv5模型的基础上新增检测层，通过捕获不同尺度缺陷的特征以及融合不同深度的语义特征，提高对不同尺度缺陷目标的检测率；其次，引入可变形卷积，扩大特征图的感
【机 构】
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湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究项目（Q20201801）； 湖北汽车工业学院博士科研启动基金项目（BK202004）资助；
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针对新能源汽车电池集流盘中因目标缺陷分布杂乱、尺寸跨度大和特征模糊而易出现误检、漏检的问题，提出一种基于多尺度可变形卷积的YOLOv5方法（YOLOv5s-4Scale-DCN），以用于汽车电池集流盘缺陷检测。首先，针对不同尺度的缺陷目标，在YOLOv5模型的基础上新增检测层，通过捕获不同尺度缺陷的特征以及融合不同深度的语义特征，提高对不同尺度缺陷目标的检测率；其次，引入可变形卷积，扩大特征图的感受野，使提取的特征辨析力更强，有效地提高了模型的缺陷识别能力。实验结果表明，所提的YOLOv5s-4Scale-DCN算法可以有效检测新能源汽车电池集流盘缺陷，mAP达到了91%，相较原算法提高了2.5%，FPS达到了113.6，重度不良和无盖缺陷这两种类别的缺陷，检测召回率达到了100%，满足新能源汽车电池集流盘缺陷实时检测要求。
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