航空发动机部件表面缺陷检测系统

为解决当前航空发动机传统人工检测在精度、效率、用人成本等方面的缺点，本发明提出了一种基于深度学习目标检测算法的航空发动机部件表面缺陷检测系统，通过改进YOLOv5算法，添加Dyhead检测头，更换ALRPLoss损失函数，用C3‑Faster替换C3模块，添加CARAFE上采样算子，添加调用工业相机检测的端口，实现了对航空发动机部件表面缺陷的实时检测，并且检测精度、检测速度、模型复杂度、权重体积均优于原版算法。