基于S2CK-YOLOv5的瓷砖缺陷检测系统研究.pdf

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2024-09-28 发布于江苏
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基于S2CK-YOLOv5的瓷砖缺陷检测系统研究.pdf

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标题基于S2CKYOLOv5的瓷砖缺陷检测系统研究正文本文研究了基于改进YOLOv5神经网络S2CKYOLOv5的瓷砖表面缺陷检测系统本系统通过训练一套基于FasterRCNN算法的模型，实现了对常见瓷砖表面缺陷的检测此外，还提出了一种基于一阶段OneStage的S2CKYOLOv5的缺陷检测算法通过对FasterRCNN算法的初步检测，我们验证了深度学习方法的应用性和可扩展性，并分析了残差网络ResNet101以及Sof

摘要

瓷砖是建筑领域应用最为广泛的一种建材。其表面质量决定外观和使用寿命。

目前我国的瓷砖批量生产仍以人工检测来评价质量，检测速度较慢、易存在较大

误差，需要研发高速、高精度的自动化在线检测方法。

为自动检测识别瓷砖表面的缺陷，本文研究了基于改进YOLOv5神经网络

(S2CK-YOLOv5)的瓷砖表面缺陷检测系统，实现对常见瓷砖表面缺陷的检测。本

文主要工作如下：

(1)设计与改进瓷砖缺陷检测算法。根据采集到的瓷砖缺陷图像构建数据集，

并采用图像切割和数据增强的方法对数据集

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