基于YOLOv5的钢管复杂多样焊接缺陷精确检测方法

本发明公开了基于YOLOv5的钢管复杂多样焊接缺陷精确检测方法，首先将采集到的X射线图像数据划分为训练集和测试集，并进行了预处理，其次构建了构建基于YOLOv5的新型检测分类算法模型XCM‑YOLOv5模型，包括Backbone模块、Neck模块以及Head模块；所述Backbone模块包括Focus网络、CBAM模块和CSP模块，通过CBAM注意力机制通过增强模型专注于最相关特征的能力来解决焊接缺陷的复杂性和多样性，然后通过Neck模块包括FPN+PAN模块和小目标检测层来对钢管焊缝中所存在的多种小目标缺陷进行检测。本发明具有计算量小，网络识别精度高的特点，可以对多种焊缝缺陷进行检测，并且具有检测速度快准确率高的优点。