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摘要
镍铁基高温合金GH4169合金由于其良好的综合性能被广泛应用在航空、石化、核能等行业，其冶炼工艺复杂，制备工艺路线较长，因此在铸造过程中会不可避免地产生大量组织缺陷，这些缺陷会对合金的性能造成重要的影响。为了消除合金组织表面缺陷，需要研究合金组织表面缺陷的分布和成因以此提高合金的冶炼技艺。但传统人工检测GH4169合金组织表面缺陷效率低、精度差，很难用于检测大棒材。因此，为了实现组织表面缺陷的自动检测，在RetinaNet网络结构的基础上提出了一种CA-RetinaNet网络结构用于GH4169合金组织表面缺陷检测，该方法主要增强了网络检测小缺陷的能力。首先，在特征提取网络中使用了CA-Resnet结构，引入轻型注意力机制对感兴趣目标进行特征权重增强，提高了含有目标通道的权重；然后对RetinaNet网络中的特征金字塔网络进行了优化，重新构建了特征金字塔网络的底层结构，以获取更大的特征图检测小缺陷。利用CA-RetinaNet网络模型在GH4169合金组织表面缺陷数据集上进行检测实验，取得了较高的准确率，相较于原始RetinaNet网络，mAP值提升了8.6%,极大地提升了网络的检测精度。
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单位河北经贸大学; 河北工业职业技术学院; 西安科技大学
