고광택 반사 금속 원통형 냄비의 자동 빠른 검출 및 분류를 실현하고, 현재 금속 냄비 표면 결함 검출 속도가 느리고 효율이 낮은 기술적 문제를 해결하기 위해 YOLOX 네트워크를 기반으로 양방향 특성 융합 네트워크를 도입하고, 주의 메커니즘 기반 경량 특성 융합 네트워크 모델을 제안하여 계산 모델의 경량 설계를 실현하였다; 동시에 주의 메커니즘 모듈을 통해 특성 정보를 채널과 공간에서 학습하여 다중 스케일 특성의 의미적 간극 문제를 효과적으로 완화하고 모델의 검출 정확도를 향상시켰다; 네트워크가 어려운 샘플과 쉬운 샘플 학습 가중치 분배 불균형 문제를 고려하여 감쇠 인자 기반 분류 손실 함수를 설계하였다; 금속 냄비 원통 표면 결함 데이터셋을 활용하여 특성 융합 네트워크 비교 실험, 분류 손실 함수 비교 실험 및 주의 메커니즘 모듈 위치 소거 실험을 완료하였다. 실험 결과는 주의 메커니즘 융합 모델이 6가지 서로 다른 형태의 결함을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여주었으며, 테스트 세트의 평균 검출 정확도 mAP_0.5는 90.92%, 검출 프레임 속도는 30.84 frame/s로 금속 냄비 원통 표면 결함의 고정밀도 빠른 인식 및 위치 지정을 실현하였다.

머신 비전;특성 피라미드;주의 메커니즘;금속 표면 결함