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專利類型：發明公開申請(專利)號：CN202310318437.9申請日：2023-03-28申請公布號：CN116342542A申請公布日：2023-06-27申請人：安徽工業大學地址：243032 安徽省馬鞍山市經濟技術開發區南區嘉善科技園2號樓發明人：王兵;劉佳;李健;汪文艷;盧琨;吳紫恒;周郁明;馬小陸專輯：信息科技專題：計算機軟件及計算機應用主分類號：G06T7/00分類號：G06T7/00;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464國省代碼：34頁數：16代理機構：合肥昊晟德專利代理事務所(普通合伙)代理人：何梓秋主權項：1.一種基于輕量級神經網絡的鋼鐵產品表面缺陷檢測方法,其特征在于,包括以下步驟：S1：樣本預處理從數據庫中獲取鋼鐵產品表面缺陷樣本,并對樣本進行預處理；S2：模型構建基于YOLOv4-tiny模型,將Darknet53-tiny網絡作為特征提取網絡,構建包含改進的金字塔特征融合模塊的鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型；S3：模型訓練對鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型中特征提取網絡的參數采用在ImageNet數據集上訓練好的參數進行初始化,并用訓練樣本訓練鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型,并保存訓練后的鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型權重參數；S4：缺陷檢測用訓練后鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型對測試樣本進行測試,并輸出檢測結果。摘要：本發明公開了一種基于輕量級神經網絡的鋼鐵產品表面缺陷檢測方法,屬于鋼材表面缺陷檢測技術領域,包括以下步驟：從數據庫中獲取鋼鐵產品表面缺陷樣本,并對樣本進行預處理；基于YOLOv4-tiny模型,選取特征提取網絡,構建包含改進的金字塔特征融合模塊的鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型；對鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型中特征提取網絡的參數采用在ImageNet數據集上訓練好的參數進行初始化,并用訓練樣本訓練鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型,保存訓練后的鋼鐵產品表面缺陷目標檢測模型；用保存的目標檢測模型對測試樣本進行測試,并輸出檢測結果。本發明檢測鋼鐵產品表面缺陷目標位置的準確率高,檢測速度快,能夠有效地應用于現場實時檢測鋼鐵產品的表面缺陷。