基于轻量化卷积块注意力Transformer的表面缺陷检测算法.pdfVIP

基于轻量化卷积块注意力Transformer的表面

缺陷检测算法

1.内容描述

本文档详细介绍了一种基于轻量化卷积块注意力Transformer

的表面缺陷检测算法。该算法旨在实现高效、准确且实时性的表面缺

陷检测，适用于各种工业应用场景。

我们介绍了轻量化卷积块注意力Transformer的基本原理和结

构。这种新型的神经网络结构结合了轻量化的卷积操作和

Transformer的注意力机制，能够在保证检测精度的同时，大幅降低

计算复杂度和模型大小，从而提高实时性。

在算法实现方面，我们采用了先进的图像预处理技术，对输入图

像进行去噪、增强等操作，以提高缺陷与背景的对比度。通过引入轻

量化卷积块注意力Transformer模块，实现对图像特征的提取和识别。

该模块能够自适应地调整每个位置的权重，从而更准确地定位缺陷区

域。

为了进一步提高检测性能，我们还提出了一种多尺度融合策略，

将不同尺度的特征图进行融合，以捕捉更全面的缺陷信息。我们还引

入了动态阈值技术，根据缺陷的形状和大小动态调整检测阈值，从而

避免漏检和误检现象的发生。

在实验验证部分，我们展示了所提算法在多个公开数据集上的测

试结果，并与其他主流方法进行了对比分析。实验结果表明，我们的

算法在准确率、召回率和实时性等方面均取得了优异的表现，为实际

应用提供了有力的支持。

1.1背景与动机

随着工业化的快速发展，产品质量控制变得尤为重要。在许多行

业中，表面缺陷检测是保证产品质量的关键环节。传统的表面缺陷检

测方法主要依赖于人工目视检查或者简单的机械设备，这些方法不仅

效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致误判和漏检。开发一

种高效、准确且自动化的表面缺陷检测算法具有重要的实际意义。

深度学习技术在图像处理领域取得了显著的进展，基于深度学习

的表面缺陷检测算法逐渐成为研究热点。现有的深度学习模型往往存

在计算复杂度高、参数多的问题，限制了其在实际应用中的推广。现

有方法在处理复杂纹理、低对比度等表面缺陷时仍存在一定的局限性。

本算法的动机是实现对表面缺陷的高效、准确检测，提高产品质

量控制的自动化水平。通过引入轻量化卷积块注意力Transformer结

构，我们期望能够克服现有方法的局限性，实现更快的检测速度和更

高的检测精度。该算法还可以降低人工干预的成本，提高生产效益。

1.2研究目标与意义

在当前工业生产环境中，表面缺陷检测是质量控制的重要环节。

传统的表面缺陷检测方法主要依赖于人工检测，这种方法不仅效率低

下，而且易出现漏检和误检的情况。研究基于轻量化卷积块注意力

Transformer的表面缺陷检测算法具有重要的理论与实践意义。

研究目标在于设计一种高效、准确的自动化表面缺陷检测算法，

通过结合轻量化卷积神经网络与Transformer模型，实现表面缺陷的

快速识别和分类。该算法需能够自动捕获产品表面的微小缺陷特征，

有效克服背景噪声干扰，并且在保证准确性的同时实现轻量级计算，

适应实时检测的需求。

此研究的意义在于，该算法能够提高表面缺陷检测的效率和准确

性，降低人工检测的成本和误差率。该算法的应用将促进智能制造领

域的智能化和自动化水平提升，为工业生产的智能化转型提供技术支

持。通过对该算法的研究与实施，有望为工业产品的质量控制开辟新

的途径，推动相关行业的持续发展。

1.3主要贡献与创新点

在表面缺陷检测领域，尽管已有的深度学习方法取得了显著的成

果，但仍然存在计算复杂度高、实时性不足等问题。为了解决这些问

题，我们提出了基于轻量化卷积块注意力Transformer的表面缺陷检

测算法。

轻量化设计：我们提出了一种轻量化的卷积块注意力模块，该模

块结合了卷积和注意力机制的优点，能够在保证检测精度的同时，大

幅降低计算复杂度。通过采用一种灵活的注意力窗口策略，我们能够

针对不同尺寸的缺陷进行自适应处理，进一步提高了算法的实时性能。

高效的注意力机制：与传统Transformer模型相比，我们采用了

更为高效的注意力计算方式。通过引入稀疏注意力机制，我们能够在

保留关键信息的同时，显著减少计算量。这使得我们的算法在处理大

规模图像数据时仍能保持高效的性能。

多尺度与多方向特征融合：为了更好地捕捉表面缺陷的特征，我

们采用了多尺度和多方向的特征融合策略。通过在不同