来源：期刊VIP网 时间：
作者：彭晏飞;李冬雪;陈曦涛;
单位：辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;中煤科工集团沈阳研究院有限公司;
摘要：针对现有轴承缺陷检测模型准确率低、参数量大的问题，提出一种基于YOLOv5s的轻量化轴承缺陷检测方法。首先，采用改进的EfficientViT-B0重构YOLOv5s特征提取网络，在降低模型计算量与复杂度的同时，提取更深层的语义特征信息；其次，为解决难易样本失衡的问题，设计一种F-CIoU作为损失函数，提升检测框的定位回归精度与鲁棒性；最后，采用基于多重注意力机制的动态头(Dynamic Head, DyHead),强化特征语义信息，进一步优化对轴承表面损伤的分类与定位。实验结果表明，改进后的YOLOv5s的map@0.5达到了93.8%,参数量和计算量分别降低了42.3%和51.9%。该算法在保持较高精度的同时，满足工业检测部署的轻量化需求。
关键词：EfficientViT-B0;;动态头;;F-CIoU;;缺陷检测;;轴承
基金资助：国家自然科学基金项目(61772249);; 辽宁省高等学校基本科研项目(LJKZ0358);; 辽宁工程技术大学双一流学科创新团队项目(LNTU20TD-27)
