FCS-YOLO: 강철 표면 결함을 감지하기 위한 효율적인 알고리즘

초록 제조 공정의 불완전성과 외부 요인으로 인해 강철 표면에 결함이 발생할 수 있으며, 이는 강철의 수명과 가용성에 심각한 영향을 미칩니다. 과거 강철 표면 결함 검사의 낮은 정확도와 실시간 성능 저하 문제를 해결하기 위해 FCS-you only look once (YOLO)라는 알고리즘이 제안되었습니다. 첫째, 모델 파라미터 수와 가중치 크기를 줄이기 위해 FasterNet을 사용하여 백본 특징 추출 네트워크가 재구성됩니다. 둘째, 이미지 특징을 더 정확하게 집중할 수 있도록 기능 응답을 동적으로 조정하는 새로운 C2f-글로벌 주의 메커니즘 모듈이 제안됩니다. 마지막으로, 주의 메커니즘 SK가 특징 추출 네트워크에 삽입되어 모델의 수용 범위를 조정하고, 특징 인식 능력을 강화하며, 강철 표면 결함의 탐지 정확도를 효과적으로 향상시킵니다. 테스트 결과 FCS-YOLO는 비교 모델 중 가장 뛰어난 탐지 효과와 가장 빠른 탐지 속도를 보였습니다. NEU-DET 데이터셋에서 탐지 정확도는 81.8%에 도달했으며, 탐지 속도는 초당 129.87 프레임에 달해 스트립 표면 결함의 정확하고 빠른 탐지 요구사항을 충족했습니다.