文献类型：专利

中文题名：基于改进YOLOv5s模型的轻量型实时带钢表面缺陷检测方法

作者：吴悦炀[1];陈锐瀚[1];戴铭[1];邓杨芳[1];钟彦琦[1];

机构：[1]广东海洋大学;

专利类型：发明专利

申请号：CN202410673378.1

申请日：20240528

申请人地址：524088 广东省湛江市麻章区海大路1号广东海洋大学

公开日：20240816

代理人：王小蓓

代理机构：苏州和氏璧知识产权代理事务所(普通合伙)

语种：中文

中文关键词：目标检测;预处理;数据集;视频;带钢表面缺陷;带钢生产;模型检测;输出检测;网络结构;轻量型;算法;优化;检测;图片;改进

中文摘要：本发明公开了基于改进YOLOv5s模型的轻量型实时带钢表面缺陷检测方法，包括：步骤S1，获取NEU?DET数据集，并对其进行预处理；步骤S2，基于现有的YOLOv5s算法的网络结构进行优化，优化后得到SDD?YOLO目标检测模型；步骤S3，基于预处理后的数据集，训练SDD?YOLO目标检测模型；步骤S4，利用SDD?YOLO目标检测模型检测视频或图片，输出检测后的视频或图片。本发明提高了带钢生产质量和效率。