基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测

张成义，郭贺

上海发电设备成套设计研究院有限责任公司，上海200240

摘要 针对风电叶片轻微裂纹难于检测的问题，提出一种基于改进YOLOv5s模型的检测方法：通过在主干网络部分使用空洞空间金字塔池化（ASPP）代替空间金字塔池化（SPP）以适应不同大小和比例的目标，将注意力机制模块（squeeze and excitation，SE）插入主干网络中以增加网络对微小缺陷的敏感度，使用结构化交并比损失（SIoU-Loss）代替完全交并比损失（CIoU-Loss），以进一步提高新网络的准确性和训练速度。针对以上检测方法采用自建数据集进行对比实验，实验结果表明，改进YOLOv5s模型的平均精度均值（mAP）为94.29%，与YOLOv5s模型相比提升了7.03个百分点，检测精度与其他的主流模型对比依然具有优势，检测速度为42.78 f/s。该方法在风电叶片内腔缺陷检测方面具有较好的使用性能和效果。

关键词 YOLOv5s模型；风电叶片；缺陷检测

（责任编辑  傅雪）

http://www.kjdb.org/CN/10.3981/j.issn.1000-7857.2023.05.00745