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摘要
带钢表面缺陷检测技术是高质量带钢产品生产的重要技术之一。针对以往带钢表面缺陷检测中存在漏检、定位不准、小尺度缺陷目标检测能力较差的问题，提出了一种改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测算法(STCS-YOLO)。首先，在特征融合网络的输出部分采用Swin Transformer模块与原有C3模块相融合，增强对全局特征信息的交互与复用，显著提高了对小尺度缺陷目标的检测能力；其次，采用一种轻量级上采样算子CARAFE来替换传统上采样操作，以更好地恢复缺陷信息，提高对带钢表面缺陷的识别精度；最后，在特征提取网络中嵌入3-D权值注意力机制SimAM,以加强对前景特征信息的关注能力，提高对缺陷目标的强辨识能力。试验结果表明，所提算法在NEU-DET数据集上均值平均精度PmA达到了79.7%,比原网络提高了3.9个百分点，并且在模型权重与计算复杂度几乎不变的情况下，单帧检测时间达到了10.9 ms,基本能够满足带钢表面缺陷准确、快速的检测需求。本研究提出的带钢表面缺陷检测算法为生产整洁、无瑕的高质量带钢产品奠定了技术基础。
- 出版日期2023
- 单位华北理工大学; 首钢京唐钢铁联合有限责任公司
