基于ＹＯＬＯｖ５-ＣＢＡＭ 模型的劃痕智能檢測

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摘 要：帶鋼作為現(xiàn)代鋼鐵產(chǎn)業(yè)的核心產(chǎn)品，劃痕檢測對于確保產(chǎn)品質(zhì)量、提升生產(chǎn)效率和降低成本至關(guān)重要，廣泛應用于汽車制造、金屬加工、電子產(chǎn)品生產(chǎn)等領(lǐng)域。然而，劃痕形態(tài)各異且易受光照、背景和噪聲等因素影響，使得檢測任務極具挑戰(zhàn)性。近年來，隨著空間數(shù)據(jù)智能技術(shù)的不斷進步，基于深度學習的目標檢測算法（如Ｆａｓｔｅｒ ＲＣＮＮ、ＳＳＤ、ＹＯＬＯ 等） 在檢測任務中表現(xiàn)出色，通過自動學習、特征檢測和精準目標定位，在復雜背景下也能準確檢測。（剩余5184字）