基于ASFF的改进YOLOv4算法用于结构用锯材表面缺陷检测

本文提出了一种基于自适应特征融合模块（ASFF）的改进YOLOv4算法，用于结构用锯材表面缺陷检测。该算法解决了不同特征尺度间的不一致性，对1052张结构用锯材表面缺陷样本图像进行对比测试，测试结果表明改进的YOLOv4算法平均测试精度均值提高了19.9%，对单张含有不同大小目标的图片检测结果提高了13%。针对木结构用锯材表面缺陷人工检测效率低下、精度低等问题，该算法提供了更为高效准确的解决方案。