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| 稿件标题： | 基于神经网络的螺丝表面缺陷检测 |
| 稿件作者： | 朱敏玲,任玉琢 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.03.028 |
| 科学编辑： | 田春伟 博士（西北工业大学 副教授） |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 螺丝；缺陷检测；神经网络；YOLOv7；小目标检测 |
| 文章摘要： | 针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题，提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型，用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度，在目标框位置预测过程中，引入SoftNMS优化候选框选择方法，有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明，改进后的网络模型平均精度均值（mAP）达到98.9%，对小目标缺陷检测精度更高，误检漏检情况更少，可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。 |
| 稿件基金： | 北京信息科技大学计算机学院学科发展项目（5029923412）；国家自然科学基金项目（31900979） |
| 引用本文格式： | 朱敏玲,任玉琢.基于神经网络的螺丝表面缺陷检测［J］.兵器装备工程学报，2024，45(3)：224-231. ZHU Minling, REN Yuzhuo.Screw surface defect detection based on neural network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(3)：224-231. |
| 刊期名称： | 2024年03期 |
| 出版时间： | 2024年3月 |
| 收稿日期： | 2023年3月26日 |
| 修回日期： | 2023年5月10日 |
| 录用日期： | 2023年6月10日 |
| 上线时间： | 2024年3月28日 |
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