11、基于改进YOLOv5的织物缺陷高效智能检测方法

基于改进YOLOv5的织物缺陷高效智能检测方法

1. 引言

织物缺陷检测是纺织品质量控制中的关键环节，传统方法在检测纯色织物时表现良好，但对于复杂纹理图案的织物，尤其是小缺陷目标的检测效果不佳。随着深度学习技术的发展，结合深度学习与计算机视觉的方法逐渐成为主流。本篇博客将介绍一种基于改进YOLOv5算法的织物缺陷检测方法，该方法在嵌入式设备上实现了高效且准确的检测。

2. 传统方法的局限性

传统织物缺陷检测方法主要依赖于图像处理技术，如灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换等。这些方法在处理纯色织物时效果较好，但对于复杂纹理的织物，如印花和提花织物，缺陷类型难以区分，特别是对于小缺陷目标的检测。具体问题包括：

• 缺陷尺寸小 ：小缺陷在图像中占的比例很小，容易被忽视。
• 长宽比极不平衡 ：缺陷的形状可能是细长的线条或其他不规则形状，增加了检测难度。
• 检测速度慢 ：传统方法计算复杂，难以实现实时检测。

3. 改进YOLOv5算法的创新点

为了解决上述问题，我们提出了一种基于改进YOLOv5算法的织物缺陷检测方法，具体改进如下：

3.1 滑动窗口多头自注意力机制

滑动窗口多头自注意力机制（Sliding Window Multi-head Self-Attention Mechanism）用于增强小目标检测能力。该机制通过在不同尺度上滑动窗口，捕捉局部特征，并通过多头自注意力机制增强特征的表达能力