Detection method of wheel hub weld defects based on the improved YOLOv3

WANG Chen; ZHANG Xiu-feng; LIU Chao; ZHANG Wei; TANG Yu

doi:10.37188/OPE.20212908.1942

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Detection method of wheel hub weld defects based on the improved YOLOv3

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Detection method of wheel hub weld defects based on the improved YOLOv3
- Optics and Precision Engineering Vol. 29, Issue 8, Pages: 1942-1954(2021)
- 作者机构：
  
  1.湖北汽车工业学院机械工程学院，湖北十堰 442002
  2.上海大学上海市智能制造与机器人重点实验室，上海 200072
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20212908.1942
  CLC： TG441.7;TP391.4
- Received：08 January 2021，
  
  Revised：2021-02-26，
  
  Published：15 August 2021
- 稿件说明：
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王宸,张秀峰,刘超等.改进YOLOv3的轮毂焊缝缺陷检测[J].光学精密工程,2021,29(08):1942-1954.

WANG Chen,ZHANG Xiu-feng,LIU Chao,et al.Detection method of wheel hub weld defects based on the improved YOLOv3[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1942-1954.
王宸,张秀峰,刘超等.改进YOLOv3的轮毂焊缝缺陷检测[J].光学精密工程,2021,29(08):1942-1954. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1942.

WANG Chen,ZHANG Xiu-feng,LIU Chao,et al.Detection method of wheel hub weld defects based on the improved YOLOv3[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1942-1954. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1942.

摘要

为了实现轮毂焊缝缺陷的智能化检测，本文对深度学习目标检测算法（You Only Look Once version3，YOLOv3）进行改进，得到YOLOv3-MC算法用于轮毂焊缝缺陷的检测。首先，使用工业相机采集轮毂焊缝图像，然后标注图像制作数据集，并且通过数据增强方法扩充数据集。接着，为了提高算法检测精度，使用Mish激活函数替换YOLOv3主干网络中的激活函数。修改算法的损失函数，使用完备交并比（Complete Intersection over Union，CIoU）的计算方法提升算法检测的定位精度。最后使用训练集训练算法模型，再使用验证集和测试集图像数据进行检测试验，结果表明，YOLOv3-MC的最优模型在验证集上的平均准确率（Mean Average Precision，mAP）达到了98.94%，F1得分值为0.99，平均交并比（Average Intersection over Union，AvgIoU）为80.92%，检测速度为76.59帧/秒，模型大小234MB。该模型在测试集上的检测正确率达到了99.29%。相较于传统机器视觉检测方法，该方法提高了检测精度，满足轮毂生产企业的焊缝实时在线检测需求。

Abstract

This study proposes a method for intelligent detection of wheel weld defects， against manual detection， by improving an existing deep learning target detection algorithm， called “You only look once” version 3 （YOLOv3）. The improved algorithm is called YOLOv3-MC. First， an industrial camera was used to capture the images of the wheel hub weld defects， which were then annotated and developed into a data set. The data set was then expanded using a data enhancement method. Second， the detection accuracy of the algorithm was improved using the Mish activation function instead of the Leaky ReLU activation function in the YOLOv3 backbone network. Furthermore， the loss function of the algorithm was modified， and the positioning accuracy of the detection algorithm was improved using the method of complete intersection over union （CIoU）. Finally， the batter model was trained with a training set. The detection experiment was implemented using a validation set and test set. The experimental results yielded a mean average precision （mAP） of 98.94% for the validation set in the optimal model of YOLOv3-MC. The F1 score value of the model was 0.99； the average Intersection over Union （AvgIoU） of the model was 80.92%； the detection speed was 76.59 frames per second （fps）； the model size was 234 MB； and the detection accuracy rate of the optimal model on the test set reached 99.29%. Compared to the traditional machine vision detection method， this method offers an improved detection accuracy and meets the real-time online detection needs of the welding seam during wheel manufacturing.

关键词

Keywords

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