Lightweight edge-attention network for surface-defect detection of rubber seal rings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Detection of surface defects is an essential step to ensure the quality and reliability of rubber seal-ring products. Machine vision inspection methods have received attention from engineers because they are beneficial in terms of the detection speed or detection accuracy. It is important to simultaneously guarantee high speed and high accuracy of defect detection in practice production. Considering this problem, in this paper, we propose a YOLO-based (You Only Look Once) lightweight neural network with edge-attention fusion for defect detection of rubber rings. First, an edge-attention block is integrated into the network to improve the detection accuracy. The edge images are weighted with attention weights and summarized with feature maps in the block. Second, an involution-based feature pyramid structure is proposed to reduce the network size and computational cost by using a new involution operator, instead of a convolution operator, at the bottleneck of the feature pyramid. Comparison of the proposed network with popular YOLO networks was performed based on a rubber-ring-image dataset with 138 images. The network achieved the highest detection accuracy and fastest speed among selected lightweight networks, including YOLOv3-tiny, YOLOv5-s, and YOLOX-s. Moreover, compared with the large and highly accurate YOLOv3-spp network, the network size decreased by 93.45% and the computational cost decreased by 91.46%, while average precision only decreased by 3.41%. It can be concluded that the YOLO-based lightweight neural network reaches a good balance between detection speed and detection accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».