基于改進(jìn)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(guān)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(shè)計(jì)了一項(xiàng)基于改進(jìn)的YOLOv5全新的視覺算法模型，可以實(shí)現(xiàn)對TFT電極板上常見缺陷的精準(zhǔn)識(shí)別。改進(jìn)的視覺算法模型通過將卷積塊注意力模塊（Convolutional Block Attention Module，CBAM）機(jī)制融合到Y(jié)OLOv5的核心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)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(diǎn)的檢測識(shí)別效果。（剩余5467字）