融合双瓶颈结构的轴承外圈缺陷检测算法
来源：电子测量技术杂志2025年第6期北京时间：
作者：吴飞，范鹏主，马一凡
单位：武汉理工大学机电工程学院 武汉 430070
摘要：针对轴承外圈表面缺陷检测中存在的缺陷尺度变化大、纹理相似与分布密集等问题，以及现有检测模型结构复杂、计算量与检测精度差的挑战，提出一种轻量高效的轴承缺陷检测算法DWA-YOLO。首先，设计了一种即插即用的轻量化双瓶颈结构模块DBM，以有效降低模型复杂度并强化模型对于不同尺度特征的提取能力。其次，在网络主干中引入多尺度特性的小波卷积WTConv作为下采样算子，通过扩大模型的感受野与利用多尺度分析特性来捕捉图像的细节和纹理信息，增强了模型对纹理与噪声的抗干扰能力和上下文信息理解能力，从而提升了整体检测精度。此外，本文设计了联合损失函数Alpha-MPDIoU，利用幂变换机制提高边界框的定位精度与解决检测多框问题。最后，采用辅助检测头训练策略，加快模型的收敛速度并增强了检测能力。实验结果表明，DWA-YOLO相比基线模型在mAP精度上提升3.5%，模型参数量为2.6 M，计算量为7.4 GFLOPs。改进后的模型不仅提高轴承缺陷识别能力，还降低网络复杂度，更加适用于工业现场对轴承外圈表面缺陷的检测需求。
关键词：缺陷检测;小波卷积;双瓶颈结构;Alpha-MPDIoU
基金资助：国家自然科学基金青年项目(52205168)资助
