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作者：刘泰裕 ;吕且妮 ;王杰宇 ;宋天慧 ;
单位：天津大学精密仪器与光电子工程学院;天津大学光电信息技术教育部重点实验室;
摘要：提出一种基于改进YOLOv5的药液异物检测方法，通过在主干网络中增加SENet和CBAM注意力机制，优化了模型的特征提取能力。SENet机制通过重新校准网络通道的响应权重，强化了模型对重要特征通道的敏感性。同时，CBAM机制进一步通过空间维度的注意力引导，细化了模型对于关键像素点的重视度。利用双光束照明的干涉粒子成像(interferometric particle imaging, IPI)系统，在记录90°散射区域采集输液干涉图，作为实验数据。结合基于IPI模拟模型模拟的球形和非球形粒子干涉图作为数据集，训练和测试网络模型。对不同包装的医用氯化钠注射液以及加入不同类别的透明和不透明异物进行检测，检测准确率达到了99.3%。
关键词：异物检测;;干涉粒子成像;;激光检测;;深度学习;;注意力机制
基金资助：国家自然科学基金(62275192,62175059)
