重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (11): 147-154.

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改进 RTDETR的液晶面板喷墨打印表面缺陷检测

李 昂,刘竹丽,宋 伟,王立新   

  1. 1.郑州大学 机械与动力工程学院,郑州 450001; 2.苏州优备精密智能装备股份有限公司,江苏 苏州 215021
  • 发布日期:2024-12-31
  • 作者简介:李昂,男,硕士研究生,主要从事机器视觉与智能检测研究,Email:1258937057@qq.com。

  • Published:2024-12-31

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