Swin Transformerに基づく改良型YOLOv7の3D印刷格子構造の欠陥検出への応用

本論文では、Swin Transformerをバックボーンネットワークとして統合した強化されたYOLOv7ネットワークモデルを利用して、3D印刷格子構造内の内部欠陥の自動検出を実現します。Swin Transformerの強力な適応能力と文脈を把握する能力を活用することで、YOLOv7がさまざまな画像サイズを扱い、小さな物体を検出する際の限界を効果的に緩和します。3D印刷格子構造のCTスライス画像を用いた検証により、認識精度は96.2%であり、従来のYOLOv7アプローチを1.7%上回ります。本研究で提案された方法の有効性と優位性は、これらの結果によって支持されています。