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基于注意力機制與YOLOv5融合的樹脂拉鏈缺陷檢測算法研究

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摘要：針對傳統(tǒng)的樹脂拉鏈缺陷人工檢測存在的效率低和勞動強度大等問題，本文將YOLOv5算法與注意力機制（convolutional block attention module，CBAM）相結合，對樹脂拉鏈缺陷檢測算法進行研究，給出了算法的結構原理，并對樹脂拉鏈缺陷進行檢測試驗。采集帶有壞齒、邊緣、內部、擠出、開裂和污染的樹脂拉鏈圖像，建立數據集并據此標注。（剩余10288字）

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