基于改进YOLOv7的破壳鸡蛋在线实时检测系统

针对破壳鸡蛋（破口蛋和裂纹蛋）缺陷差异性大，在线检测要求实时，以及人工检测依靠主观经验且检测速度慢、检测精度不高等问题，该研究提出一种基于改进的YOLOv7（You Only Look Once v7）模型的破壳鸡蛋在线实时检测系统。即以YOLOv7网络为基础，将YOLOv7网络的损失函数CIoU（complete-IoU）替换为WIoUv2（wise-IoU），在骨干网络（backbone）中嵌入坐标注意力模块（coordinate attention，CA）和添加可变形卷积DCNv2（deformable convnet）模块，同时将YOLOv7网络中的检测头（IDetect）替换为具有隐式知识学习的解耦检测头(IDetect_Decoupled)模块。在PC端的试验结果表明，改进后的模型在测试集上平均精度均值（mean average precision，mAP）为94.0%，单张图片检测时间为13.1 ms，与模型改进之前相比，其mAP提高了2.9个百分点，检测时间仅延长1.0 ms；改进后模型的参数量为3.64×10⁷，较原始模型降低了2.1%。最后通过格式转换并利用ONNXRuntime深度学习框架把模型部署至设备端，在ONNXRuntime推理框架下进行在线检测验证。试验结果表明：该算法相较原始YOLOv7误检率降低了3.8个百分点，漏检率不变，并且在线检测平均帧率约为54帧/s，满足在线实时性检测需求。该研究可为破壳鸡蛋在线检测研究提供技术参考。