خوارزمية الكشف عن العيوب الدقيقة لشاشات الكريستال السائل بناءً على YOLOv5
摘要
لمعالجة مشكلة انخفاض دقة الكشف الناتجة عن تداخل العيوب الدقيقة مع خلفية النسيج في عيوب شاشات الكريستال السائل، تم اقتراح نموذج محسّن للكشف عن العيوب الدقيقة لشاشات الكريستال السائل يعتمد على YOLOv5 يُسمى YOLO-Mura. أولاً، تم إدخال عامل Involution في الشبكة الأساسية لتوسيع مجال الاستقبال، وتعزيز معلومات العيوب الدقيقة ضمن النطاق المكاني، وتقليل عدد العمليات الحسابية العائمة للنموذج. ثانيًا، تم استخدام عامل تكبير CARAFE لتحسين طريقة التكبير، وزيادة الانتباه إلى العيوب الدقيقة. ثم، في الشبكة العنقية، من خلال تضمين وحدة اهتمام BiFormer، تم تحسين قدرة استخراج الميزات تحت تأثير خلفية معقدة. وأخيرًا، تم اعتماد هيكل هرم ثنائي الاتجاه BiFPN بوزن لتحسين استخدام الدمج بين المستويات المختلفة للميزات. أظهرت نتائج التجارب على مجموعة بيانات عيوب Mura لشاشات الكريستال السائل المصنوعة ذاتيًا أن دقة نموذج YOLO-Mura ومعدل الاستدعاء وmAP@0.5 تحسنت بنسبة 2.2٪، 6.6٪، 2.7٪ على التوالي، في حين انخفض حجم العمليات الحسابية للنموذج بنسبة 66.5٪. من خلال مقارنة النموذج النهائي مع خوارزميات الكشف الشائعة، تبين أن النموذج المحسن ذو أداء جيد في الكشف عن عيوب Mura الدقيقة في شاشات الكريستال السائل.
关键词
شاشة كريستال سائل;عيوب Mura;خوارزمية YOLOv5;الكشف عن الميزات الدقيقة
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website