“针对夹渣图像检测领域的研究取得了显著进展。研究人员提出了一种基于YOLOv5模型的夹渣目标检测算法，该算法能够有效减少图像获取过程中的角度、光源等不确定因素对测试结果的影响，从而提高检测精度。通过利用Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图像缩放等技术，并结合Focus和CSP结构，研究人员设计出了一种优化的算法，能够自动识别夹渣图像并计算夹渣率。实验结果表明，与传统的人工采集照片计算夹渣率的方法相比，改进后的YOLOv5s模型将检测精度从83%提高至97%，为夹渣图像检测领域的研究提供了新的解决方案，有望为相关领域的实际应用提供有力支持。”