【摘 要】
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工业领域的表面缺陷检测对提高工业产品质量、维护生产安全具有重要意义。由于工业产品表面缺陷复杂多样、形状各异、缺陷检测场景和硬件配置不同，这对工业产品的表面缺陷检测提出了很高的要求。目前，基于图像的工业产品表面缺陷检测方法难以兼顾实时性和准确性的要求。为满足工业产品缺陷检测快速准确的需求，提出了一种轻量级的缺陷检测网络。该网络由主干网络、多尺度特征聚合网络、残差增强网络和注意力增强网络四个部分组成。
【基金项目】
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山东省重点研发计划（软科学项目）（2022RZB02012）； 泰山学者工程(tsqn202103097；
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工业领域的表面缺陷检测对提高工业产品质量、维护生产安全具有重要意义。由于工业产品表面缺陷复杂多样、形状各异、缺陷检测场景和硬件配置不同，这对工业产品的表面缺陷检测提出了很高的要求。目前，基于图像的工业产品表面缺陷检测方法难以兼顾实时性和准确性的要求。为满足工业产品缺陷检测快速准确的需求，提出了一种轻量级的缺陷检测网络。该网络由主干网络、多尺度特征聚合网络、残差增强网络和注意力增强网络四个部分组成。其中，主干网络设计将CL（通道注意力层）和CDL（坐标注意力层）嵌入到特征提取部分，以获取丰富的表面缺陷特征信息；多尺度特征聚合网络则融合深层语义和浅层语义特征信息；残差增强网络对空间信息进行关注；注意力增强网络则利用全局特征与局部特征的信息交互，在满足低硬件配置的同时，增强了模型针对复杂多样缺陷的检测性能。实验结果表明，该网络在NRSD-MN、NEU-DET和PCBData等公开数据集上，在P、R、F1、mAP@.5和GFLOPS五项指标上优于Yolov3tiny、Yolov5s、Yolov7tiny等同参数量级算法，兼顾了工业产品表面缺陷检测场景下实时性和准确性的要求。
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