文章结语：

 该研究主要研究了针对五轴打印过程中出现的缺陷和故障问题进行识别检测，选择一阶段网络完成识别任务。在模型设计方面，改进上采样算子，提高特征提取的效果，结合重参数泛化特征金字塔融合网络，捕捉目标物体的多尺度信息，利用区域提取思想引入较小的局部感受野，更加关注目标物体区域，提供更加有效的信息传输方式，扩展到更加深层的网络，引入强效交并比损失函数强了对中等质量锚框地聚焦能力，实现了平均精度的提高和性能的改进，解决了检测效果不佳的问题。经过实验验证，本文提出的算法针对三种缺陷和故障mAP值分别达到了91.3%、71.8%、76.6%，实现了实时高精度的缺陷故障检测。

宇匠数控 备注：为保证文章的完整度，本文核心内容由PDF格式显示，如未有显示请刷新或转换浏览器尝试，手机浏览可能无法正常使用！

部份内容