融合注意力机制的金属锅圆柱表面缺陷检测

为实现高亮反射金属圆柱形锅的自动快速检测及分拣,破解目前金属锅表面缺陷检测速度慢、效率低的技术难题,在YOLOX网络基础上引入双向特征融合网络,提出基于注意力机制的轻量化特征融合网络模型,实现计算模型的轻量化设计;同时,通过注意力机制模块对特征信息进行通道与空间的学习,有效缓解多尺度特征的语义鸿沟问题,提高了模型的检测精度;考虑网络对难易分类样本学习权重分配不平衡,设计基于衰减因子的分类损失函数;利用金属锅圆柱表面缺陷数据集完成了特征融合网络对比实验、分类损失函数对比实验和注意力机制模块位置消融实验。实验结果表明,融合注意力机制模型可有效识别6种不同形态的缺陷,测试集的平均检测精度mAP0.5达到90.92%,检测帧率达到30.84 frame/s,实现了金属锅圆柱表面缺陷的高精度快速识别与定位。