基于改進(jìn)YOLO-V5深度學(xué)習(xí)模型的靶丸快速篩選方法

摘要： 針對(duì)激光慣性約束核聚變實(shí)驗(yàn)中海量靶丸篩選效率低的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)YOLO-v5深度學(xué)習(xí)模型的靶丸快速篩選方法。方法通過(guò)控制靶丸在不同的景深處成像，并將圖像拼接在一起以獲得其清晰圖像；同時(shí)引入通道注意力機(jī)制來(lái)增強(qiáng)模型的特征提取能力，建立了SE-YOLOV5s深度學(xué)習(xí)靶丸表面缺陷識(shí)別模型，并對(duì)靶丸缺陷按照缺陷種類(lèi)進(jìn)行了分類(lèi)和評(píng)估從而實(shí)現(xiàn)對(duì)海量靶丸的篩選。靶丸表面缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確...