基于改進YOLOv7-tiny的大尺寸導光板缺陷檢測

打開文本圖片集

摘 要 針對導光板缺陷種類多、尺寸小、人工檢測效率低的問題，提出一種基于改進YOLOv7-tiny的大尺寸導光板缺陷檢測方法。首先，通過對導光板圖像進行滑窗剪切以解決圖像分辨率過大的問題；然后，對小樣本缺陷使用多角度數(shù)據(jù)增強技術(shù)豐富數(shù)據(jù)量以解決樣本不均衡的問題；最后，將輕量級卷積注意力模塊（CBAM）整合到Y(jié)OLOv7-tiny主干特征提取部分，使模型在通道和空間上對小目標缺陷的特征提取能力得到增強；選取WIoUv2損失函數(shù)計算定位損失，增強網(wǎng)絡(luò)對困難示例的關(guān)注度，提高算法對低質(zhì)量錨框的檢測能力。（剩余13122字）