冷轧镀锌卷表面细微缺陷检测方法

马驰1,2李志刚 1,2王秀丽1,2孙建军1,2李雪1,2 （1.华北理工大学人工智能学院；2.华北理工大学河北省工业智能感知重点实验室）

摘要：[目的]一般冷轧镀锌卷表面细微缺陷检测模型难以兼顾高精度和低复杂度。[方法]提出了一种基于钢缺陷数据集(SDD)和 YOLO(即 you only look once)算法的细微缺陷检测模型。该模型通过 3 个关键创新来解决上述问题：在特征提取阶段仅对未被遮挡的有效像素进行运算，在特征表达阶段采用高频低尺度直连技术和 Harr小波变换，在缺陷回归预测阶段使用可变形卷积学习共享卷积核偏置参数。[结果]在自建的 SDD上，该模型达到 94.9%的检测精度和 103 FPS(帧率)的推理速度，模型大小仅13.8 M。[结论]本文为镀锌卷表面细微缺陷检测提供了高效的轻量级解决方案。

关键词：冷轧镀锌卷；缺陷检测；小目标；模型轻量化；多尺度