目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 YOLOv5算法
2.2 改进后的YOLOv5算法
三、锂电池缺陷检测的实现
3.1 数据集
3.2 网络训练
3.3 网络性能分析
实现效果图样例
最后
前言
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设计思路
一、课题背景与意义
锂聚合物电池在新能源产业中被赞誉为"绿色皇上的明珠"，它具备高安全性、高温下正常工作和大功率充放电的三大特性。然而，作为锂电池的重要组成部分，极片往往受到材料品质和生产工艺的影响，容易出现涂敷层的孔洞、划痕和漏金属等缺陷。一旦出现这些缺陷，将严重影响锂电池的成本、寿命和质量，甚至可能导致安全隐患。目前，工业表面缺陷检测主要基于传统的数字图像处理方法，高度依赖操作人员的专业知识，并且特征提取过程复杂。因此，采用神经网络对极片缺陷进行检测成为新的研究方向。
二、算法理论原理
2.1 YOLOv5算法
YOLOv5是YOLO系列模型的最新版本，基于YOLOv4进行了进一步的优化，并提供了YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x四种模型。YOLOv5s是四种模型中宽度和深度最小的模型，而其他三种模型随着深度增加，平均精度（Average Precision, AP）和速度也相应提高。
YOLOv5模型结构分为Input、Backbone、Neck和Head四个部分。Input部分实现了数据增强、图像尺寸处理和自适应计算锚框等功能。数据增强对四张图片进行随机裁剪、排列和缩放处理，并进行拼接，以解决数据量不足导致的耦合问题，同时提高对小目标的检测效果。Backbone是一个性能良好的分类器，由三个模块组成，用于提取通用特征。Neck通过一系列混合和组合图像特征的网络层，将图像特征传递给输出端。Head采用GIOU函数作为边界框的损失函数，生成边界框并预测类别，完成预测任务，并记录缺陷的位置和类别。
2.2 改进后的YOLOv5算法
为了解决YOLOv5模型在采样时对小型目标容易丢失且容易受到背景干扰的缺点，引入了注意力机制，以关注需要定位的内容，并探索注意力机制对模型性能的优化。采用了卷积注意力模块（CBAM），它集成了时间和空间两个映射过程，并采用混合型注意力机制，以获取更多的特征信息。
CBAM模块包含通道（Channel）和空间（Spatial）两个子模块。输入特征图先后经过这两个子模块的处理，在深度网络的每个卷积块上得到完善的特征图。
给定一个尺寸为F' = Mc(F) ⊗ F的输入特征图F' = Mc(F) ⊗ F，CBAM按顺序推导出一个尺寸为F' = Mc(F) ⊗ F的一维特征图F' = Mc(F) ⊗ F和一个尺寸为F' = Mc(F) ⊗ F的二维特征图F' = Mc(F) ⊗ F。整个注意力过程可以总结如下。
CBAM模块中每个注意力子模块的框图。通道子模块利用最大池化（MaxPool）和全局平均池化（AvgPool）输出一个共享网络。空间子模块利用类似的方法，在沿通道轴汇集的两个输出上进行操作，并将它们传递到卷积层。
CBAM首先通过MaxPool和AvgPool来聚合特征图的空间信息，计算出两个空间描述符：Fc_avg和Fc_max。这两个描述符分别表示对应通道特征图。然后将这两个描述符传入一个共享网络，该网络是一个具有隐藏层的多层感知器（MLP）。最后，使用元素求和的方法输出特征向量。
三、锂电池缺陷检测的实现
3.1 数据集
在锂电池极片的生产过程中，常常会出现孔洞、漏金属、划痕等缺陷。这些缺陷如图4所示。为了针对这类缺陷，我们自己制作了锂电池极片数据集，数据集包含了三类缺陷图片，每类缺陷有1,000张图片。我们随机选择了训练集和测试集，比例为8:2。对于图中的缺陷，我们使用LabelImg软件进行标注。
3.2 网络训练
在Windows 10操作系统上，使用的CPU型号是Intel(R) Core(TM) i7-10500 CPU @ 2.9 GHz，GPU型号是Nvidia GeForce GTX1080。该YOLOv5实验采用了Tensorflow深度学习框架，编程语言为Python，用于实现锂电池极片的检测训练和测试。
模型的准确性评价使用召回率R、精确率P、平均精度AP和平均精度均值mAP进行衡量，具体定义如下：
两个训练模型使用相同的数据集和设备参数。下图展示了YOLOv5s模型和改进后的YOLOv5-CE模型在进行了300轮训练后的目标检测损失（obj_loss）曲线对比。黄色曲线表示改进前的模型曲线，黑色曲线表示改进后的YOLOv5-CE模型。可以观察到，相比YOLOv5s模型，YOLOv5-CE模型的收敛速度更快且损失值更小。这表明改进后的YOLOv5网络模型增强了网络的收敛能力。
3.3 网络性能分析
通过与其他网络模型进行对比实验，可以更好地展示改进模型的优势。在该实验中，我们将YOLOv5-CE与Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv5s和YOLOv5m模型进行对比。所有模型都使用相同的极片数据集进行训练和测试，并以平均精度均值mAP和召回率Recall作为评价标准。
此外，网络模型训练的mAP曲线如图所示。
部分代码如下：
def forward(self, x):
residual = x
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.sigmoid(x)
x = x * residual
return x
class YOLOv5WithAttention(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(YOLOv5WithAttention, self).__init__()
self.backbone = resnet50(pretrained=True)
# 添加注意力机制
self.attention = AttentionModule(2048)
self.conv = Conv(2048, 256, kernel_size=1)
self.fc = nn.Linear(256 * 7 * 7, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.backbone(x)
# 应用注意力机制
x = self.attention(x)
x = self.conv(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
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最后
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