【摘 要】
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钢铁行业是我国的支柱产业之一,然而由于生产环境的复杂性和加工设备的局限性,钢材表面往往会产生划痕、点蚀表面、斑块等不同种类的缺陷,直接影响了钢材的外观和质量。因此,提高钢材表面缺陷的自动化精准检测水平是十分必要的。近年来基于深度学习的目标检测算法被广泛应用在钢材表面缺陷检测场景,但一方面,深度学习模型存在参数量多,内存占用大的问题,使其难以部署到算力和内存有限的钢材表面缺陷检测设备上,妨碍了钢材表
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钢铁行业是我国的支柱产业之一,然而由于生产环境的复杂性和加工设备的局限性,钢材表面往往会产生划痕、点蚀表面、斑块等不同种类的缺陷,直接影响了钢材的外观和质量。因此,提高钢材表面缺陷的自动化精准检测水平是十分必要的。近年来基于深度学习的目标检测算法被广泛应用在钢材表面缺陷检测场景,但一方面,深度学习模型存在参数量多,内存占用大的问题,使其难以部署到算力和内存有限的钢材表面缺陷检测设备上,妨碍了钢材表面缺陷检测的自动化发展;另一方面,钢材表面缺陷检测中也存在着缺陷定位困难、小型缺陷漏检等问题,降低了钢材表面缺陷检测精度。针对上述问题,提出一种轻量化YOLOv4的钢材表面缺陷检测方法。首先,针对钢材表面缺陷检测算法的轻量化要求,采用轻量级网络Ghost Net作为YOLOv4的特征提取网络,并在特征融合网络中引入深度可分离卷积,降低模型参数量,缩减模型大小,提升钢材表面缺陷检测速度;其次,针对钢材表面缺陷定位困难的问题,采用K-Means++聚类计算钢材表面缺陷数据集的先验框参数,筛选出具有更高平均交并比的先验框参数,从而加快模型收敛速度,提高缺陷定位精度;最后,针对钢材表面缺陷中小型缺陷漏检的问题,在YOLOv4中引入CBAM和Res DW模块,加强钢材表面缺陷中语义信息和位置信息的提取,提升小型缺陷检测精度。采用NEU-DET数据集进行算法可行性实验,结果表明,所提方法的检测精度提升了7.67%,达到75.50%,参数量和模型大小分别下降了52.43M和200.55MB,检测速度提升了4.73f/s,达到32.76f/s;在SPD数据集进行算法普适性验证,证明了所提方法依然有着良好的检测性能。该论文有图35幅,表9个,参考文献53篇。
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