基于深度学习的型钢表面多形态微小缺陷检测算法

作者：刘亚姣; 于海涛^*; 王江; 于利峰; 张春晖

来源：计算机应用, 2022, 42(08): 2601-2608.

• 型钢
• 表面缺陷检测
• 多形态微小缺陷
• 深度学习
• YOLOv3

为了解决由于型钢表面缺陷形态多样、微小缺陷众多所带来的检测效率低与检测精度差的问题，提出一种基于可变形卷积与多尺度-密集特征金字塔的型钢表面缺陷检测算法——Steel-YOLOv3。首先，使用可变形卷积代替Darknet53网络部分残差单元的卷积层，从而强化特征提取网络对型钢表面多类型缺陷的特征学习能力；其次，设计了多尺度-密集特征金字塔模块：在原有YOLOv3算法的3层预测尺度上增加1层更浅层的预测尺度，再对多尺度特征图进行跨层密集连接，从而增强对密集微小缺陷的表征能力；最后，针对型钢缺陷尺寸分布特点，使用K-means维度聚类方法优化先验框尺寸并将先验框平均分配到4个对应预测尺度上。实验结果表明：Steel-YOLOv3算法具有89.24%的检测平均精度均值（mAP），与Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)、YOLOv3和YOLOv5算法相比分别提高了3.51%、26.46%、12.63%和5.71%，且所提算法显著提升了微小剥落缺陷的检出率。另外，所提算法的每秒检测图像数量达到25.62张，满足实时检测的要求，可实际应用于型钢表面缺陷的在线检测。

• 单位
  天津大学; 河北津西钢铁集团股份有限公司