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基于改进YOLOv5的织物疵点检测算法.docx

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基于改进YOLOv5的织物疵点检测算法

一、引言

织物疵点检测是纺织工业中一项重要的质量控制任务。随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的织物疵点检测算法逐渐成为研究热点。其中，YOLOv5作为一种先进的实时目标检测算法，在织物疵点检测中具有重要应用价值。本文旨在介绍基于改进YOLOv5的织物疵点检测算法，以提高检测精度和效率。

二、相关技术概述

2.1YOLOv5算法

YOLOv5是一种单阶段实时目标检测算法，其特点在于速度与精度并存。它采用一系列创新技术，如跨层连接、卷积层与归一化层融合等，以提升特征提取能力和检测效果。

2.2织物疵点检测

织物疵点检测主要针对织物表面出

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