改进FCOS模型的微通道铝扁管表面缺陷检测算法

作者：桂鹏辉; 宋涛; 汤建斌; 徐志鹏; 曹松晓; 蒋庆

来源：计算机工程与应用, 2023, 59(24): 298-308.

• 微通道铝扁管
• 狭长缺陷检测
• 样本部署
• 特征卷积金字塔
• FCOS模型

针对微通道铝扁管表面缺陷的检测问题，提出了一种改进的FCOS(fully convolutional one-stage object detection)算法。设计一种特征卷积金字塔网络（feature convolutional pyramid network,FCPN），使模型能够自适应地混合不同层的特征图进行检测；在分析原始FCOS应用于狭长缺陷检测局限性的基础上，改进了模型的正样本部署策略，以降低模型对狭长缺陷的漏检；设计更加合适的映射函数与中心度函数，解决标注框外正样本点的回归问题与中心度计算问题；使用EIoU损失（efficient IoU loss）替换原模型中的IoU损失，进一步提高模型的回归能力。实验结果表明，在微通道铝扁管的表面缺陷检测任务中，改进后的FCOS模型达到了76.4%的mAP(mean average precision)，相比于原始模型提高了7.7个百分点。

• 出版日期2023
• 单位中国计量大学