基于改进YOLOv5s的飞机装配环节多余物检测研究

【类型】期刊

【作者】陈峰 

【刊名】中国新技术新产品

【关键词】 多余物检测,coordinate,DGConv,YOLOv5s,Attention,SIOU,BiFPN

【摘要】飞机装配过程中对多余物的控制有非常严格的要求，传统方法是人工巡检或定时检查，本文提出一种基于改进YOLOv5s的面向多余物检测的目标检测方法。首先，本文提出一种轻量化模块，即DGConv模块，用于替换原有的卷积模块，能够有效减少模型参数。其次，在特征融合网络中使用双向特征金字塔网络结构BiFPN，以提升特征的融合度，同时增加坐标注意力机制CA，在不增加参数量的情况下提升网络的关注范围。最后，使用SIOU作为回归框损失。试验结果表明，本文方法的效果满足要求。

【年份】2024

【作者单位】上海交通大学航空航天学院;

【期号】02

【页码】29-31