改进FCOS模型的微通道铝扁管表面缺陷检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第24期北京时间：

作者：桂鹏辉, 宋涛, 汤建斌, 徐志鹏, 曹松晓, 蒋庆

单位：中国计量大学 计量测试工程学院，杭州 310018

摘要：针对微通道铝扁管表面缺陷的检测问题，提出了一种改进的FCOS（fully convolutional one-stage object detection）算法。设计一种特征卷积金字塔网络（feature convolutional pyramid network，FCPN），使模型能够自适应地混合不同层的特征图进行检测；在分析原始FCOS应用于狭长缺陷检测局限性的基础上，改进了模型的正样本部署策略，以降低模型对狭长缺陷的漏检；设计更加合适的映射函数与中心度函数，解决标注框外正样本点的回归问题与中心度计算问题；使用EIoU损失（efficient IoU loss）替换原模型中的IoU损失，进一步提高模型的回归能力。实验结果表明，在微通道铝扁管的表面缺陷检测任务中，改进后的FCOS模型达到了76.4%的mAP（mean average precision），相比于原始模型提高了7.7个百分点。

关键词：微通道铝扁管,狭长缺陷检测,样本部署,特征卷积金字塔,FCOS模型