基于改进YOLOv7的换热器板片故障检测算法研究 .docx

2024年6月

第52卷第11期

机床与液压

MACHINETO0LHYDRAULICS

Jun.2024

Vol.52No.11

DOI:10.3969/j.issn.1001-3881.2024.11.017

文献引用：王伯涛，周福强，吴国新，等.基于改进YOLOv7的换热器板片故障检测算法研究[J].机床与液压，2024,52(11):105-113.

Citeas:WANGBotao,ZHOUFuqiang,WUGuoxin,etal.Researchonfaultdetectionalgorithmofheatexchangerplatebasedonim-provedYOLOv7[J].MachineToolHydraulics,2024,52(11):105-113.

基于改进YOLOv7的换热器板片故障检测算法研究

王伯涛，周福强，吴国新，王少红

(北京信息科技大学，现代测控技术教育部重点实验室，北京100192)

摘要：针对换热器板片装配检测成本高、检测精度低等问题，提出一种改进的YOLOv7算法检测换热器板片的装反问题。在原始数据集上采用限制对比度自适应直方图均衡化对图像进行处理，提高待检测图像的清晰度；在YOL0v7模型原有基础上，针对换热器板片层数较多、模糊且噪点多，提出一种多级自适应注意力机制添加至Backbone最后一层；针对图像识别模型计算量大、下采样特征损失严重，采用改进的MP-D模块优化原有的下采样模块；针对特征提取部分，加入F-ReLU激活函数，使得计算速度和检测准确性有了明显提高；针对Neck部分的PANet结构，融合BiFPN跨尺度连接的思想，进一步提高融合的效率和准确性。通过实验可得，改进后的网络模型和初始YOL0v7相比，mAP@0.5、召回率R、检测速度分别提高0.6%、2%、16.9帧/s,针对换热器板片检测具有良好效果。

关键词：换热器板片；YOLOv7;多级自适应注意力机制；MP-D模块；BiFPN中图分类号：TK172

ResearchonFaultDetectionAlgorithmofHeatExchangerPlateBasedonImprovedYOLOv7

WANGBotao,ZHOUFuqiang,WUGuoxin,WANGShaohong

(KeyLaboratoryofModernMeasurementControlTechnology,MinistryofEducation,BeijingInformation

ScienceTechnologyUniversity,Beijing100192,China)

Abstract:Aimingatthehighcostandlowdetectionacuracyofheatexchangerplateassemblyinspection,animprovedYOLOv7algorithmwasproposedtodetectthereverseinstallationofheatexchangerplate.Ontheoriginaldataset,thelimitedcontrastadaptivehistogramequaliationwasusedtoprocesstheimagetoimprovetheclarityoftheimagetobedetected;onthebasisoftheoriginalYOLOv7model,forthelayersnumberoftheheatexchangerplateislarge,blurredandmuchnoisy,amulti-leveladaptiveattentionmechanismwasproposedtoaddtothelastlayerofBackbone;inviewofthelargeamountofcalculationoftheimagerecognitionmodelandtheseriouslossofdownsamplingfeatures,theimprovedMP-Dmodulewasusedtooptimizetheoriginaldownsamplingmodule;inthefeatu