融合注意力机制的金属板材表面缺陷检测方法

来源：计算机集成制造系统杂志2025年第4期北京时间：

作者：张琛, 白旭, 张侠

单位：1.合肥学院人工智能与大数据学院2.中国科学技术大学计算机科学与技术学院3.科大国创股份有限公司

摘要：金属板材表面的缺陷检测是判断板材产品刚性和耐磨性的关键。针对传统的人工检测或通用目标检测效果差、精度低、速度慢等问题,提出一种融合注意力机制的缺陷检测方法。首先,在主干网络中引入了空间和通道双路注意力机制,有助于网络从深层特征中找到感兴趣的区域,提高模型的特征提取能力;然后,对探测头的感受野增加可变形处理,以应对实际图像发生的形变。将改进后的检测方法在金属板材表面缺陷检测数据集NEU-DET和GC10-DET上进行验证。结果表明,全类别平均精度分别提升7%和4.2%,该模型每秒内处理图片数量的能力最高达72帧/s。另外,该方法在检测速度和查全率等指标上同样优于现有的通用检测器,能够较好地满足工业场景的需求。

关键词：缺陷检测,金属板材,注意力机制,可变形卷积

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61806068);合肥学院研究生创新创业资助项目(21YCXL19);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2021ZD0118);安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxgnfx2020117)。