微小型航天密封圈表面缺陷检测

微小型航天密封圈表面缺陷面积占比小,目前的检测方法检测效率低、结果不稳定,检测速度和检测精度仍有提升空间。针对上述问题,提出两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。在MobileNetv2的反向残差模块中加入多头注意力机制,构建出轻量级主干网络Efficient Model;使用Next Hybrid策略,融合工业级Transformer网络中的多个注意力机制模块,构建出Next Generation Vision Transformer主干网络。在上述两种主干网络中分别加入特征提取网络,设计出Efficient-FPN Model和Transformer-FPN Model检测算法。实验结果表明,Efficient-FPN Model和Transformer-FPN Model检测算法的平均准确率均高于YOLOv5s、YOLOv5x以及YOLOv5z,其中,Transformer-FPN Model模型的平均准确率最高,达到91.4%。Efficient-FPN Model的检测速度在五种模型中最快,达到110.8 frame/s,其平均准确率达到86.1%,也高于其他YOLOv5...