基于Swin Transformer和YOLOv5的无纺布瑕疵检测

《基于Swin Transformer和YOLOv5的无纺布瑕疵检测》是一篇聚焦于工业图像识别领域的研究论文，旨在解决无纺布生产过程中存在的缺陷检测问题。随着纺织行业对产品质量要求的不断提高，传统的检测方法已经难以满足高效、精准的需求。因此，该论文提出了一种结合Swin Transformer与YOLOv5的新型检测模型，以提升无纺布瑕疵识别的准确率和效率。

无纺布作为一种广泛应用于医疗、包装、建筑等领域的材料，其表面质量直接影响产品的性能和使用价值。然而，由于无纺布材质特殊，表面纹理复杂，且瑕疵种类繁多，如孔洞、污渍、纤维断裂等，传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易出现误判和漏检的情况。为了解决这些问题，研究人员开始探索基于深度学习的自动检测方法。

在本论文中，作者采用了两种主流的深度学习模型——Swin Transformer和YOLOv5，并将其有机结合，构建了一个高效的瑕疵检测系统。Swin Transformer是一种基于Transformer架构的视觉模型，具有较强的全局建模能力和特征提取能力，特别适用于处理复杂的图像结构。而YOLOv5则是一种轻量级的目标检测模型，具备较高的检测速度和良好的实时性，适合用于工业场景中的快速检测任务。

为了实现两者的有效融合，论文中设计了双分支网络结构，其中Swin Transformer负责提取无纺布图像的高层次语义特征，而YOLOv5则负责进行目标定位和分类。通过将Swin Transformer输出的特征图与YOLOv5的输入进行融合，模型能够更全面地捕捉到无纺布表面的细微变化，从而提高检测精度。

此外，论文还对数据集进行了详细的构建和预处理。作者收集了大量无纺布图像样本，并对其进行标注，形成了一个包含多种瑕疵类型的训练数据集。同时，为了增强模型的泛化能力，还采用了数据增强技术，如旋转、翻转、亮度调整等，以提高模型在不同光照和角度下的检测稳定性。

实验部分表明，该模型在多个测试集上的表现优于传统的检测方法。与单独使用YOLOv5或Swin Transformer相比，融合后的模型在检测准确率、召回率以及F1分数等指标上均有显著提升。特别是在处理小尺寸瑕疵时，模型表现出更强的识别能力，这得益于Swin Transformer对全局信息的捕捉能力。

除了在性能上的优势，该模型还具有较好的计算效率。通过优化网络结构和参数设置，模型能够在保证检测精度的同时，保持较低的计算资源消耗，使其更适合部署在工业现场的嵌入式设备上。这对于实现无纺布生产的自动化和智能化具有重要意义。

综上所述，《基于Swin Transformer和YOLOv5的无纺布瑕疵检测》论文提出了一种创新性的检测方法，结合了两种先进的深度学习模型，实现了对无纺布表面瑕疵的高效、精准识别。该研究不仅推动了工业图像识别技术的发展，也为相关行业的质量控制提供了新的解决方案。