【摘 要】
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钢板的生产技术是衡量国家钢铁工业发展水平的一个重要标志,随着国内外需求形势的变化,如何检测其表面缺陷、最大程度地降低缺陷的产生、提高产品质量,已成为国内冶金企业增强自身竞争力的关键举措。随着深度学习理论与方法不断完善,已有大量深度学习算法落地到工业应用中,尤其是基于机器视觉的缺陷检测领域。本文针对热轧带钢的表面缺陷检测问题,设计了基于U-Net改进的表面缺陷检测算法Attention RSU-Ne
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钢板的生产技术是衡量国家钢铁工业发展水平的一个重要标志,随着国内外需求形势的变化,如何检测其表面缺陷、最大程度地降低缺陷的产生、提高产品质量,已成为国内冶金企业增强自身竞争力的关键举措。随着深度学习理论与方法不断完善,已有大量深度学习算法落地到工业应用中,尤其是基于机器视觉的缺陷检测领域。本文针对热轧带钢的表面缺陷检测问题,设计了基于U-Net改进的表面缺陷检测算法Attention RSU-Net,可实现端到端的像素级缺陷检测,在检测的实时性与准确性上取得了较好的效果。主要工作包括以下几方面:（1）从金属工艺学的角度,分析了热轧带钢生产过程中较常见的四类表面缺陷形成原因（凹坑、裂纹、划痕、氧化皮）;结合数据集统计分析了其出现频率、分布范围、几何形态与面积尺度;设计了多阶段的数据增强与预处理方案。（2）针对带钢表面缺陷特点,设计了以Res Net-34为编码网络的基准U-Net缺陷检测模型,并采用三种损失函数方案完成训练结果对比:分别是Focal BCE损失函数、Dice损失函数、Focal BCE+Dice组合损失函数,研究针对热轧带钢表面缺陷检测的最优损失函数方案。（3）从三个方面改进模型:在U-Net跃层连接中嵌入多尺度的混合域注意力模块,从空间维度和通道维度提升模型对小面积缺陷（凹坑、裂纹）的检测敏感性;改进解码网络以引入深度监督机制;设计以类残差RSU块为基础单元的嵌套U-Net结构,提升模型的多尺度特征提取效果,并将优化改进后的模型命名为Attention RSU-Net。提出训练卷积自编码器以实现迁移学习的方案,充分利用数据集中大量的无标签样本,加速优化后模型的训练过程。（4）最后研究针对Attention RSU-Net的模型压缩与轻量化设计方案,结合深度监督机制对各旁路逐阶段结构化剪枝,并对剪枝后的模型完成8-Bit参数量化。通过逐模块的消融实验对比,验证上述各改进模块的有效性。随后与多个现有方法进行定性分析、定量对比;并以NEU-DET数据集为对象,测试模型的跨场景检测能力。实验结果表明,最优的Attention RSU-Net模型在测试集上检测精度为:平均交并比82.22%、Dice相似性90.15%;在当前实验环境的推理时间为34.18ms、理论检测速度约为29FPS。经过一阶剪枝、参数量化后的模型性能最好,模型大小为11.62MB,压缩比达到74.77%,m Io U精度仅损失了1.7%,进一步提升了检测效率。
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