基于深度学习优化YOLOV3算法的芳纶带检测算法研究

来源期刊：中国矿业2020年第4期

论文作者：杨建伟 涂兴子 梅峰漳

文章页码：67 - 72

关键词：表面缺陷;YOLOV3算法;密集连接网络(DenseNet);卷积降维;

摘    要：矿用芳纶带传送设备在长期运输过程中会产生划伤、砸伤等损伤。芳纶带表面缺陷需要及时的检测,而传统机器视觉检测精度低、受背景干扰比较大、漏检率和误检率较高,因此,本文提出运用深度学习神经网络检测,查看一次统一的实时对象检测（you only look once unified real-time object detection,YOLO）。在现场的测试中,YOLOV3算法对小目标的识别精度比较低,敏感度不够,本文优化了YOLOV3算法,网络信息的传输过程,由ResNet（残差网络）替换为特征表述更为完整的DenseNet（密集连接网络）,同时运用了卷积降维进行优化,减少检测时间。在现场经过比对,优化后的YOLOV3算法相较于通过频域变换和Otsu算法,检测精度提高了26%,对比没有优化的YOLOV3算法,检测精度提高了15%,通过在现场的实验,该方法有效地改善了对于芳纶带小目标的瑕疵检测。