【摘 要】
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钢板表面的缺陷检测是分析和判断钢板质量的基础和关键。针对钢板表面龟裂等小缺陷检测效率低、精度差的问题，提出了一种融合Transformer的钢板表面缺陷实时检测算法。首先，融合协调注意力（Coordinate Attention，CA）模块以及最大动态转移（Dynamic Shift Max，DY）激活函数构建CA-Bneck模块，提高缺陷特征的表示能力；其次，将MobileNetV3、CA-Bn
【基金项目】
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山西省重点研发计划资助项目（202102020101005）； 山西省自然科学基金资助项目（202103021224056）； 山西省回国留学人员科研资助项目（2021-046）； 山西省研究生优秀创新项目（2022Y694）；
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钢板表面的缺陷检测是分析和判断钢板质量的基础和关键。针对钢板表面龟裂等小缺陷检测效率低、精度差的问题，提出了一种融合Transformer的钢板表面缺陷实时检测算法。首先，融合协调注意力（Coordinate Attention，CA）模块以及最大动态转移（Dynamic Shift Max，DY）激活函数构建CA-Bneck模块，提高缺陷特征的表示能力；其次，将MobileNetV3、CA-Bneck以及Transformer编码模块相融合，构建一种新的主干特征提取网络MobileNetV3-CATr，用于减轻模型的复杂度；最后，提出一种BiFPN-Lite模块，使得模型复杂度不增加的条件下融合更多缺陷特征；并通过YOLO Head输出缺陷的信息。在热轧钢公开数据集NEU-DET上实验结果表明，本文所提算法在性能和速度之间取得了平衡，mAP值相较于YOLOv4提升了5.96%，速度达到了20.1FPS，能够有效地完成钢板表面缺陷的实时和高精度检测。
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