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基于改进RT-DETR的饼干包装外观缺陷快速检测
1
作者
古莹奎
叶彪彪
+1 位作者
郭明健
连增卫
《食品与机械》
北大核心
2025年第2期234-241,共8页
[目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题,提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数,引入基于梯度路径规划的...
[目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题,提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数,引入基于梯度路径规划的高效聚合模块GELAN进行特征融合并保留语义和细节特征;采用基于小波分解的HWD轻量级下采样模块减少特征信息损失,并替换损失函数为ShapeIoU进一步提升模型的检测精度。[结果]SGHS-DETR模型在饼干包装数据集上的平均检测精度达到92.6%,较基准模型参数量和计算复杂度分别降低了65.5%和72.1%,同时检测速度提升了74.4%。[结论]SGHS-DETR模型能够快速有效地检测出饼干包装外观缺陷。
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关键词
食品包装
缺陷检测
轻量化
RT-DETR
StarNet
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职称材料
题名
基于改进RT-DETR的饼干包装外观缺陷快速检测
1
作者
古莹奎
叶彪彪
郭明健
连增卫
机构
江西理工大学机电工程学院
出处
《食品与机械》
北大核心
2025年第2期234-241,共8页
基金
国家自然科学基金资助(编号:61963018)
江西省自然科学重点基金资助(编号:20212ACB202004)。
文摘
[目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题,提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数,引入基于梯度路径规划的高效聚合模块GELAN进行特征融合并保留语义和细节特征;采用基于小波分解的HWD轻量级下采样模块减少特征信息损失,并替换损失函数为ShapeIoU进一步提升模型的检测精度。[结果]SGHS-DETR模型在饼干包装数据集上的平均检测精度达到92.6%,较基准模型参数量和计算复杂度分别降低了65.5%和72.1%,同时检测速度提升了74.4%。[结论]SGHS-DETR模型能够快速有效地检测出饼干包装外观缺陷。
关键词
食品包装
缺陷检测
轻量化
RT-DETR
StarNet
Keywords
food packaging
defect detection
lightweight
real-time detection transformer
StarNet
分类号
TS206 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RT-DETR的饼干包装外观缺陷快速检测
古莹奎
叶彪彪
郭明健
连增卫
《食品与机械》
北大核心
2025
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