融合MobileNetv3与Transformer的钢板缺陷实时检测算法

作者：**; 谢刚^*; 谢新林; 张涛源

来源：计算机集成制造系统, 2023, 29(12): 3951-3963.

DOI：10.13196/j.cims.2022.0671

• 机器视觉
• 缺陷检测
• MobileNetv3网络
• Transformer模块

钢板表面的缺陷检测是分析和判断钢板质量的基础和关键。针对钢板表面龟裂等小缺陷检测效率低、精度差的问题，提出一种融合Transformer的钢板表面缺陷实时检测算法。首先，融合协调注意力(CA)模块以及最大动态转移(DY)激活函数构建CA-Bneck模块，提高缺陷特征的表示能力；其次，将MobileNetV3、CA-Bneck以及Transformer编码模块相融合，构建一种新的主干特征提取网络MobileNetV3-CATr,用于减轻模型的复杂度；最后，提出一种BiFPN-Lite模块，使得模型复杂度不增加的条件下融合更多缺陷特征；并通过YOLO Head输出缺陷的信息。在热轧钢公开数据集NEU-DET上实验结果表明，所提算法在性能和速度之间取得了平衡，mAP值相较于YOLOv4提升了5.96%,速度达到了20.1FPS,能够有效地完成钢板表面缺陷的实时和高精度检测。

• 单位
  电子信息工程学院; 太原科技大学