【摘 要】
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针对石英坩埚气泡检测现有方法实时性差及小目标检测能力不足的问题，提出了一种改进YOLOv5的石英坩埚气泡检测算法YOLOv5-QCB。首先，自建石英坩埚气泡数据集，根据气泡尺寸小且分布密集的特点，减少网络下采样的深度，保留丰富的细节特征信息；同时，在颈部使用空洞卷积以增大特征图感受野，实现全局语义特征的提取；最后，在检测层前添加有效通道注意力机制，增强重要通道特征的表达能力。实验结果表明，相比于原
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（51804248）； 陕西省科技厅工业攻关（2022GY-115）； 西安市碑林区应用技术研发项目（GX2114）资助；
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针对石英坩埚气泡检测现有方法实时性差及小目标检测能力不足的问题，提出了一种改进YOLOv5的石英坩埚气泡检测算法YOLOv5-QCB。首先，自建石英坩埚气泡数据集，根据气泡尺寸小且分布密集的特点，减少网络下采样的深度，保留丰富的细节特征信息；同时，在颈部使用空洞卷积以增大特征图感受野，实现全局语义特征的提取；最后，在检测层前添加有效通道注意力机制，增强重要通道特征的表达能力。实验结果表明，相比于原模型，改进后YOLOv5-QCB能有效降低对小气泡的漏检率，平均检测精度从96.27%提升到98.76%,权重缩减了1/2,能够实现快速、准确检测石英坩埚气泡数量。
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