경량 객체 검출 알고리즘이 강철 표면 결함 검출 작업에서 인식 정확도가 낮은 문제에 대응하여, 다중 스케일 강화 특성 융합 기반 강철 표면 결함 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 제안된 적응 가중 융합 모듈을 사용하여 서로 다른 계층 특성에 대해 적응적으로 융합 가중치를 계산하며, 깊은 층의 의미 정보와 얕은 층의 세부 정보를 가중 융합하여, 얕은 층 특성이 세부 정보 손실 없이 풍부한 깊은 의미를 획득하도록 한다. 제안된 공간 특성 강화 모듈을 활용해 3개의 독립 방향에서 융합 특성을 강화하고, 잔차 사이드 경로를 도입하여 네트워크 구조의 안정성을 높임으로써, 컨볼루션 과정에서 더욱 많은 핵심 정보를 발굴할 수 있다. 사전 상자와 실제 상자의 전체 교집합 정도에 따라 모델에 보다 적합한 학습 샘플을 선택한다. 실험 결과 본 알고리즘의 검출 정확도는 80.47%에 달하며, 기존 알고리즘 대비 6.81% 향상되었다. 본 알고리즘의 파라미터 수는 2.36 M이며, 연산량은 952.67 MFLOPs로, 빠르고 고정밀로 강철 표면 결함 정보를 검출할 수 있어 높은 응용 가치를 가진다.

결함 검출;단발 다중 박스 검출기;강화된 특성 융합;적응 가중 융합;공간 특성 강화