基于改進YOLOv5的TFT電極板缺陷檢測研究

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摘要：電極片品質(zhì)對液晶屏幕的顯示效果極為關鍵。針對TFT電極板中缺陷尺寸微小、缺陷類別繁多、背景干擾因素多等問題，設計了一項基于改進的YOLOv5全新的視覺算法模型，可以實現(xiàn)對TFT電極板上常見缺陷的精準識別。改進的視覺算法模型通過將卷積塊注意力模塊（Convolutional Block Attention Module，CBAM）機制融合到Y(jié)OLOv5的核心網(wǎng)絡架構中，有效降低了缺陷背景干擾的影響，并顯著提升了對缺陷特征點的檢測識別效果。（剩余5467字）