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融合注意力与自适应加权特征金字塔的铝型材缺陷检测

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光电子·激光 2025年第1期36卷 53-60页

作者：赵伟刘国华天津工业大学机械工程学院天津市现代机电装备技术重点实验室

本文提出了一种新的铝型材缺陷检测方法，以解决现有方法在精度和小目标缺陷检测方面存在的问题。首先在特征提取网络中引入坐标注意力机制(coordinate attention, CA),以防止信息丢失，从而避免缺陷漏检。其次，引入自适应加权特征金字... 详细信息

本文提出了一种新的铝型材缺陷检测方法，以解决现有方法在精度和小目标缺陷检测方面存在的问题。首先在特征提取网络中引入坐标注意力机制(coordinate attention, CA),以防止信息丢失，从而避免缺陷漏检。其次，引入自适应加权特征金字塔(adaptive weighted feature pyramid, AWFPN),优化特征图的感受野和注意力融合，从而提升缺陷特征的捕获和利用效率。同时，改进了边界框回归损失函数，更好地处理缺陷尺度变化和定位误差，从而在提高检测精度的同时加快了模型的收敛速度。实验结果显示，该方法在提升检测效果方面取得显著进展，尤其在脏点和划痕等缺陷的识别能力上有明显提升。

关键词：铝型材缺陷检测注意力机制深度学习 YOLOv5

基于HPDE-YOLO的钢材表面缺陷检测算法

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沈阳理工大学学报 2025年第1期44卷 31-38页

作者：冯迎宾刘文泽沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

针对钢材表面缺陷检测算法精度低、计算量大等问题,提出一种基于YOLOv8n的检测算法HPDE-YOLO(high-level path aggregation dynamic efficient network-YOLO)。首先,引入高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention,EMA)机制,与主干部分的C2f融合,增强特征提取能力,并采用C2f-Faster结构提高模型计算速度;其次,提出一种高级筛选双向特征融合金字塔与路径聚合网络(high-level screening-feature bidirectional fusion pyramid and path aggregation network,HS-FPAN),在多个尺度上同时增强语义特征,有效提升模型对细节的捕捉能力;最后,融合动态上采样模块DySample,进一步提升模型检测速度。在NEU-DET数据集上的实验结果表明,相较YOLOv8n模型,HPDE-YOLO模型检测的平均精度均值mAP@0.5达到84.2%,提升了5.7个百分点,裂纹类缺陷检测的平均精度均值mAP提升了26.88个百分点,参数量减少了45%,浮点运算量减少了32%。HPDE-YOLO模型在满足轻量化的同时能够有效提升钢材表面缺陷检测的精度,且易于移动端部署,满足工业生产需求。

关键词： YOLOv8n 缺陷检测轻量化特征融合 DySample

线性调频激励的倒装芯片高频超声回波解卷积与缺陷检测

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声学学报 2025年第01期 128-137页

作者：宿磊谢万隆明雪飞顾杰斐赵新维李可 PECHT Michael 江南大学智能制造学院中国电子科技集团公司第五十八研究所马里兰大学CALCE中心

针对倒装焊芯片高频超声检测回波微弱、信号混叠、受噪声影响大导致焊球缺陷难以准确检测的难题,提出一种基于预调制线性调频(LFM)激励和自回归谱外推法的高频超声检测方法。建立倒装焊芯片缺陷高频超声检测仿真模型,结合超声探头响应设... 详细信息

针对倒装焊芯片高频超声检测回波微弱、信号混叠、受噪声影响大导致焊球缺陷难以准确检测的难题,提出一种基于预调制线性调频(LFM)激励和自回归谱外推法的高频超声检测方法。建立倒装焊芯片缺陷高频超声检测仿真模型,结合超声探头响应设计LFM信号作为探头激励信号,采用预调制LFM信号作参考信号对回波信号进行脉冲压缩,抑制噪声,信噪比平均提高12 dB;利用改进协方差法计算信号有效频带的自回归系数,对脉冲压缩后超声信号有效频带进行频谱外推,分离混叠回波信号;通过参数化扫描获取倒装焊芯片B扫描图像,对含噪声B扫描矩阵进行脉冲压缩、计算自回归系数矩阵及频谱外推,经滑动平均滤波进一步抑制噪声亮斑,对比分析无缺陷焊球模型和裂纹、孔洞焊球模型结果。仿真结果表明,该方法能够大幅提高B扫图时域分辨率,在-4 dB噪声影响下仍有较好效果。通过提取B扫图回波峰值所在时间,结合材料声速可计算缺陷预埋深度。在裂纹、孔洞缺陷焊球模型中预埋深计算误差均小于5%,可实现焊球缺陷识别与定位。

关键词：倒装焊芯片缺陷检测高频超声线性调频信号自回归谱外推

基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法

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光电子·激光 2025年第02期 130-135页

作者：苏宝华张吟龙张男冯选中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司产品检验检测中心中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室沈阳化工大学信息工程学院

航空叶片表面缺陷的准确检测是保证航空发动机安全可靠运转的关键。目前基于视觉的航空叶片表面缺陷检测算法存在实时性差、漏检率高、定位目标不准等问题。针对上述问题，本文提出一种基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法。为... 详细信息

航空叶片表面缺陷的准确检测是保证航空发动机安全可靠运转的关键。目前基于视觉的航空叶片表面缺陷检测算法存在实时性差、漏检率高、定位目标不准等问题。针对上述问题，本文提出一种基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法。为了提高检测实时性，本文设计了深度可分离卷积(depthwise separable convolution, DSC)模型分解标准卷积；为了降低小目标缺陷漏检，本文设计了SE-PAN (squeeze-and-excitation path aggregation network)模型对每个通道的特征进行重标定，使得具有更强信息的特征得到更多的关注；为了提高定位准确度，本文设计了Focal-DIOU (focal-distance intersection over union)损失函数减弱低效框的作用。在本文的航空叶片表面缺陷数据集上的实验证明：本文算法的Precision、Recall、AP达到了95.7%、94.6%、96.3%,检测帧率达到24帧/s,均优于主流检测算法。

关键词：缺陷检测深度神经网络损失函数注意力模型

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缺陷检测的稀疏表示模型及应用

计算机研究与发展 2014年第9期51卷 1929-1935页

作者：李清勇梁正平黄雅平史忠植轨道交通控制与安全国家重点实验室(北京交通大学) 北京100044 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图像背景和缺陷目标可以分别由对应的冗余字典稀疏表示;然后借鉴... 详细信息

基于缺陷检测应用中图像的稀疏特性,提出了缺陷图像的稀疏表示模型以及基于稀疏性的缺陷分解算法.在该模型中,缺陷图像表示为图像背景、缺陷目标和噪声3种成分的叠加,并且图像背景和缺陷目标可以分别由对应的冗余字典稀疏表示;然后借鉴盲源分离原理和块协调松弛方法,实现缺陷目标成分的有效分解;最后,在钢轨表面擦伤检测应用中验证了该算法的性能.

关键词：稀疏表示缺陷检测盲源分离形态成分分析轨道检测

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缺陷检测技术的发展与应用研究综述

自动化学报 2020年第11期46卷 2319-2336页

作者：李少波杨静王铮朱书德杨观赐贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据重点实验室贵阳550025

为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对... 详细信息

为满足智能制造企业对产品质量检测的需求,服务制造企业生产管理,对缺陷检测技术的研究现状、典型方法和应用进行梳理.首先总结了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉和基于深度学习的缺陷检测技术的优缺点;对比分析了磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、超声波检测法、机器视觉检测的主流缺陷检测技术和基于深度学习的缺陷检测技术的研究现状;然后,梳理了缺陷检测技术在电子元器件、管道、焊接件、机械零件和质量控制中的典型应用;最后,对缺陷检测技术的研究情况进行了总结和展望,指出该研究领域亟需解决的问题和未来发展的方向,并从高精度、高定位、快速检测、小目标、复杂背景、被遮挡物体检测、物体关联关系等几个方面总结近年来发表在ICCV(International Conference on Computer Vision)和CVPR(International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)等知名国际会议上相关论文的核心思想和源代码,为缺陷检测技术的进一步发展提供理论和应用上的借鉴与参考.

关键词：缺陷检测缺陷分类故障预测深度学习

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基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测

电工技术学报 2023年第1期38卷 60-70页

作者：李斌屈璐瑶朱新山郭志民田杨阳智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津300072 国网河南省电力公司电力科学研究院郑州450000

绝缘子缺陷检测对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。由于绝缘子缺陷区域的像素信息少、形状尺寸不一,造成识别效果不佳问题。为解决此问题,提出了一种基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测网络(MSD2Net)。在该网络中,采用残差注意力... 详细信息

绝缘子缺陷检测对于保障电网安全稳定运行具有重要意义。由于绝缘子缺陷区域的像素信息少、形状尺寸不一,造成识别效果不佳问题。为解决此问题,提出了一种基于多尺度特征融合的绝缘子缺陷检测网络(MSD2Net)。在该网络中,采用残差注意力网络用于获取不同分辨率的绝缘子缺陷特征,设计了基于反卷积和多分支检测的多尺度特征融合网络将深层特征图与浅层特征图逐步融合,生成更加丰富的图像语义信息,用于实现目标的分类与位置回归,并结合Focal损失和高斯非极大抑制方法进一步提升检测效果。在变电站绝缘子缺陷数据集和输电线路CPLID公开数据集上进行测试,结果表明所提方法具有较好的检测性能与泛化能力。

关键词：智能巡检绝缘子缺陷检测特征融合

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基于元学习的小样本图像非对称缺陷检测方法

吉林大学学报（工学版） 2023年第1期53卷 234-240页

作者：黄彭奇子段晓君黄文伟晏良国防科技大学文理学院长沙410072 国防科技大学军事基础教育学院长沙410072

以准确检测小样本图像非对称缺陷为研究核心,提出基于元学习的小样本图像非对称缺陷检测方法。使用基于调制度的小样本图像自适应滤波方法,去除小样本图像的噪声,优化小样本图像质量;通过基于边界检测的滤波后小样本图像缺陷特征提取方... 详细信息

以准确检测小样本图像非对称缺陷为研究核心,提出基于元学习的小样本图像非对称缺陷检测方法。使用基于调制度的小样本图像自适应滤波方法,去除小样本图像的噪声,优化小样本图像质量;通过基于边界检测的滤波后小样本图像缺陷特征提取方法,提取滤波后小样本图像缺陷特征;将所提取特征作为基于改进元学习的小样本图像非对称缺陷特征检测方法的检测样本,实现小样本图像非对称缺陷检测。实验结果表明:本文方法对小样本图像滤波效果较好,检测多种非对称缺陷时,当小样本图像缺陷特征数量增多后,本文方法的检测结果交并比最小值是0.9,交并比数值理想,可准确检测小样本图像非对称缺陷。

关键词：元学习小样本图像非对称缺陷检测梯度下降法

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基于THz-TDR的芯片金属微带线缺陷检测

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红外与毫米波学报 2024年第3期43卷 359-368页

作者：徐振徐德刚刘龙海李吉宁张嘉昕王坦任翔乔秀铭姜晨天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津大学光电信息技术教育部重点实验室天津300072 航天科工防御技术研究试验中心北京100854

针对体积小、走线密集、集成度高的封装芯片缺陷检测,目前的主要检测手段存在精度低、周期长等缺点。为弥补传统检测方法的不足,作者结合太赫兹技术与时域反射技术,探究对芯片上金属导线缺陷检测的可行性。首先在不同宽度的金属微带线... 详细信息

针对体积小、走线密集、集成度高的封装芯片缺陷检测,目前的主要检测手段存在精度低、周期长等缺点。为弥补传统检测方法的不足,作者结合太赫兹技术与时域反射技术,探究对芯片上金属导线缺陷检测的可行性。首先在不同宽度的金属微带线上加工了不同比例的凸起、凹槽缺陷,模拟集成芯片中金属导线的不完全开/短路等阻抗不匹配情况,利用太赫兹时域反射计采集其时域反射信号。然后根据时域反射脉冲对应的时间分别对不同缺陷程度、不同缺陷类型进行定性分析,并精确计算出了芯片上金属微带线的缺陷位置。最后利用有限元分析法对硅基底上存在缺陷的金属微带线进行仿真分析,与实验结果具有良好的一致性。该研究表明,太赫兹技术与时域反射技术结合能够实现对芯片上金属导线缺陷的诊断检测,为集成芯片的缺陷检测提供了经验参考。

关键词：太赫兹时域反射微带线集成芯片缺陷检测