计算机应用

作者：刘亚姣, 于海涛, 王江, 于利峰, 张春晖

单位：1.天津大学 电气自动化与信息工程学院，天津 300072；2.河北津西钢铁集团股份有限公司，河北 唐山 064302

关键词：型钢,表面缺陷检测,多形态微小缺陷,深度学习,YOLOv3

基金：天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC18800)

为了解决由于型钢表面缺陷形态多样、微小缺陷众多所带来的检测效率低与检测精度差的问题，提出一种基于可变形卷积与多尺度-密集特征金字塔的型钢表面缺陷检测算法——Steel-YOLOv3。首先，使用可变形卷积代替Darknet53网络部分残差单元的卷积层，从而强化特征提取网络对型钢表面多类型缺陷的特征学习能力；其次，设计了多尺度-密集特征金字塔模块：在原有YOLOv3算法的3层预测尺度上增加1层更浅层的预测尺度，再对多尺度特征图进行跨层密集连接，从而增强对密集微小缺陷的表征能力；最后，针对型钢缺陷尺寸分布特点，使用K-means维度聚类方法优化先验框尺寸并将先验框平均分配到4个对应预测尺度上。实验结果表明：Steel-YOLOv3算法具有89.24%的检测平均精度均值（mAP），与Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）、YOLOv3和YOLOv5算法相比分别提高了3.51%、26.46%、12.63%和5.71%，且所提算法显著提升了微小剥落缺陷的检出率。另外，所提算法的每秒检测图像数量达到25.62张，满足实时检测的要求，可实际应用于型钢表面缺陷的在线检测。

来源：2022年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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