基于改进YOLOv5的TFT电极板缺陷检测研究

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摘要：电极片品质对液晶屏幕的显示效果极为关键。针对TFT电极板中缺陷尺寸微小、缺陷类别繁多、背景干扰因素多等问题，设计了一项基于改进的YOLOv5全新的视觉算法模型，可以实现对TFT电极板上常见缺陷的精准识别。改进的视觉算法模型通过将卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）机制融合到YOLOv5的核心网络架构中，有效降低了缺陷背景干扰的影响，并显著提升了对缺陷特征点的检测识别效果。（剩余5467字）

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