江苏大学学报(自然科学版)

作者：白杰,江先亮

单位：（宁波大学 信息科学与工程学院, 浙江 宁波 315211）<br />

关键词：&nbsp;玛钢管件,表面缺陷检测仿真,卷积神经网络,注意力机制,HRNetV2p,特征融合

基金：浙江省基础公益研究计划项目（LTGN24F020003）

针对现有检测算法HRNetV2p无法很好地平衡各尺度缺陷的检测精度等问题，在HRNetV2p中引入一种结合通道注意力机制的特征融合模块，自适应地调整融合特征中空间-语义信息的比率，解决浅层特征缺乏语义信息的问题.建立一个玛钢管件表面缺陷检测数据集IIDD，进行数据标注及数据统计.在HRNetV2p网络中引入CG密集跳跃传输单元及CG自适应融合模块，通过整合、重新校准和重新整合3个操作自适应地调整浅层特征空间-语义信息比率.给出了试验的设置以及评价指标，完成了改进的玛钢管件表面缺陷检测算法在IIDD测试集上的性能试验.结果表明，改进后的HRNetV2p算法在IIDD上的平均检测精度AP50为91.3%，相比原始HRNetV2p提高了2.6%，其中对大、中、小尺度缺陷的平均检测精度分别提高了2.7%、2.7%、5.6%.

来源：2024年第4期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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