摘要： 液晶面板喷墨打印表面缺陷检测中存在目标小、样本少、纹理背景干扰等问题，应用传统图像处理算法检测精度低、泛化性差，针对以上问题提出了一种改进 ＲＴＤＥＴＲ（ｒｅａｌｔｉｍｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）的目标检测算法。改进ＲＴＤＥＴＲ算法通过将主干网络 ＲｅｓＮｅｔ模型替换为特征提取性能更优的 ＣｏｎｖＮｅＸｔ模型，提高算法整体检测精度。设计了基于通道注意力的增强通道压缩模块，使算法更有效地消除背景干扰专注于定位缺陷目标，加快算法收敛，提高小目标检测精度。在构建的喷墨打印缺陷数据集训练实验上，改进 ＲＴＤＥＴＲ算法检测平均精度 ｍＡＰ（ｍｅａｎａｖｅｒａｇｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）为 ８０．５８％，较原始 ＲＴＤＥＴＲ算法提升了 ２．８９％，较原始 ＤＥＴＲ算法提升了 １５．８８％，检测速度达到 ２０ＦＰＳ（ｆｒａｍｅｓｐｅｒｓｅｃｏｎｄ），改进 ＲＴＤＥＴＲ算法的综合检测性能更优。改进 ＲＴＤＥＴＲ算法在小目标检测数据集 ＶｉｓＤｒｏｎｅ训练实验上表现出良好的通用性，为其他工业场景下的表面小目标缺陷检测提供了参考价值。

关键词: 表面缺陷检测；目标检测；ＲＴＤＥＴＲ算法；ＣｏｎｖＮｅＸｔ模型；通道注意力

中图分类号: 

• ＴＰ３９１．４