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题名基于改进RT-DETR的铆接件缺陷检测算法
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作者
李文龙
李宗刚
焦建军
杜亚江
陈引娟
王国平
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机构
兰州交通大学机电工程学院
兰州交通大学机器人研究所
甘肃长风电子科技有限公司机器人项目部
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出处
《兵器装备工程学报》
北大核心
2025年第5期213-222,共10页
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文摘
针对现有智能检测算法对铆接件表面缺陷检测类型不充分、检测点位少、精度与效率较低等问题,提出了一种基于改进RT-DETR的缺陷检测方法。为高效地提取铆接件缺陷特征,减少冗余计算和内存访问,提出一种高低频特征融合的主干网络HiLo-Fasternet-r18;为增强缺陷特征到注意力头的多样性,采用级联群体注意网络加强AIFI输入特征的多样性,并以点采样的方式完成CCFM中的上采样,提升对小目标检测的效率和精度;通过重构SIoU损失,完成对难易样本缺陷目标的关注,以提高缺陷边界框的回归精度。实验表明,改进的模型能够实现铆接件多类型、多点位缺陷检测任务,其平均检测精度mAP50达到了97.7%,参数量下降20%,且其检测速度FPS达到59.6帧/s,满足工业场景检测实时性的要求。
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关键词
铆接件缺陷检测
RT-DETR
HiLo-Fasternet-r18
注意力机制
超轻量高效动态上采样
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Keywords
defect detection of riveted parts
RT-DETR
HiLo-Fasternet-r18
attention mechanism
ultra-lightweight and efficient dynamic upsampling
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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