基于FPGA和YOLO的板带钢表面缺陷检测方法

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基于FPGA和YOLO的板带钢表面缺陷检测方法
申请号:CN202510038504
申请日期:2025-01-10
公开号:CN119963511A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于FPGA和YOLO的板带钢表面缺陷检测方法,属于图像识别技术领域。本发明的目的是通过改进YOLO算法,提高网络对板带钢表面瑕疵缺陷重要特征的表示能力,从而提升模型的准确度。利用FPGA的高速并行处理能力,实现板带钢表面缺陷的实时检测,减少检测延迟,提高生产效率。采用FPGA硬件实现检测算法,同时通过多种技术手段减少检测精度的损失,并提升FPGA设备的资源使用效率,提高系统的稳定性和可靠性,减少因为软件故障导致的检测误差和停机时间。相比传统的检测系统,本发明可以降低硬件成本和维护费用。同时,该系统可广泛应用于目标识别领域。
技术关键词
带钢表面缺陷 网络结构 通道注意力机制 特征金字塔 数量化方法 YOLO算法 数据输入模块 多层次特征 带钢缺陷 图像识别技术 预训练模型 图片 分层 检测误差 方程