钢材表面缺陷轻量化识别算法研究.docxVIP

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2025-07-21 发布于北京
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钢材表面缺陷轻量化识别算法研究.docx

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第61卷第8期机械工程学报Vol.61No.8

2025年4月JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGApr.2025

DOI：10.3901/JME.2025.08.018

钢材表面缺陷轻量化识别算法研究*

王祺1叶仁传1,2马国杰1马佩珏3范杰1杨文龙1

(1.江苏科技大学船舶与海洋工程学院镇江212100；

2.江苏科技大学海洋学院镇江212100；

3.江南大学物联网工程学院无锡214122)

摘要：针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差、实时性差等问题，提出一种基于改进YOLOv5的轻量化钢材表面缺陷识别算法，适用于低成本、低算力、低内存的硬件设备的工程部署。首先，通过K-means++算法对NEU-DET数据集重新聚类生成自适应锚框，优化先验框和真实框之间的匹配度；然后通过改进激活函数和损失函数，HardSwish激活函数降低计算成本的同时提高了稳定性，SIoU损失函数可以有效地加快了网络收敛速度；其次，为了提取目标区域的丰富的细节信息，在原始YOLOv5算法基础上添加CA坐标注意力模块；再借鉴结构重参化引入改进的Repvggblock，同时将模型通道数减半，进一步增加模型的工程部署性；最后，通过消融试验和一系列对比试验，证明本算法性能上的优越性，较YOLOv5原算法，参数量减少约73.6%，浮点计算量减少约72.3%，同时mAP值提升1.5%。研究结果为钢材表面缺陷精细化检测提供了新的方法及思路，对提高钢材产品质量具有实际意义。

关键词：钢材表面缺陷；深度学习；轻量化；YOLOv5；卷积神经网络

中图分类号：TP29

LightweightSurfaceDefectDetectionMethodofSteel

WANGQi1YERenchuan1,2MAGuojie1MAPeijue3FANJie1YANGWenlong1

(1.SchoolofNavalArchitectureandOceanEngineering,

JiangsuUniversityofScienceandTechnology,Zhenjiang212100;

2.OceanCollege,JiangsuUniversityofScienceandTechnology,Zhenjiang212100;

3.SchoolofInternetofThingsEngineering,JiangnanUniversity,Wuxi214122)

Abstract：Aimingattheproblemsoflowdetectionefficiency,poordetectionaccuracyandpoorreal-timeperformanceoftraditionalsteelsurfacedefectdetectionmethods,AnalgorithmforsurfacedefectidentificationoflightweightsteelbasedonimprovedYOLOv5isproposed,whichissuitablefortheengineeringdeploymentofhardwareequipmentwithlowcost,lowcomputationalpowerandlowmemory.Firstly,K-means++algorithmisusedtoclusteranchorboxesintheNEU-DETdatasettooptimizethematchingdegreebetweenthepriorboxandtheground-truthbox.Then,byimprovingtheactivationfunctionandlossfunction,HardSwishactivationfunctionreducesthecom