基于双动态头Sparse R-CNN的表面缺陷检测算法

作者：郑亚睿; 蒋三新^*

来源：仪表技术与传感器, 2023, (05): 97-111.

• 表面缺陷检测
• 动态头
• 稀疏预测
• 注意力机制
• 标签匹配
• 端到端预测

为了减少缺陷检测中的冗余检测，提出基于双动态头Sparse R-CNN的缺陷检测算法，2个动态头的责任不同：第1个负责不同尺度和空间的特征提取，第2个负责匹配可学习的提议特征。为了更好地提取图像细节信息，改进特征金字塔(FPN)为特征金字塔网格(FPG),并且与第1个动态头相结合进行特征提取。其次，提出了交流注意力来改进检测阶段的多头自注意力模块，减少随着迭代注意力图相似导致建模能力下降的问题。最后，改进边框回归损失函数GIoU为Alpha-CIoU,加速收敛并提升检测的精度。实验结果表明：算法在晶圆和热轧钢2种表面缺陷数据集上都取得很好效果，平均精度分别为94.3%和88.1%。

• 单位
  上海电力大学