강재 표면 결함 형태가 다양하고 구조가 복잡하며 검출 대상 누락 현상과 알고리즘 파라미터 양이 많은 문제를 해결하기 위해 경량화된 VTG-YOLOv7-tiny 강재 결함 검출 알고리즘을 제안한다. 첫째, 정보 전달 과정에서 손실을 줄이고 네트워크 특징 융합 능력을 강화하기 위해 VoVGA-FPN 네트워크를 설계하였다; 둘째, 모델의 공간 및 채널 정보 특성 추출 능력을 향상시키기 위해 삼중 좌표 주의 메커니즘을 구축하였다; 셋째, 정확도를 높이면서 모델 파라미터 수와 연산량을 줄이기 위해 고스트 셔플 컨볼루션을 도입하였다; 넷째, 특징 맵에서 일부 결함 비중이 큰 문제로 인한 검출 정확도 저하 문제를 개선하기 위해 대형 객체 검출 층을 추가하였다. NEU-DET 및 Severstal 강재 결함 데이터셋에서 실험을 통해 개선된 알고리즘은 원래 모델 대비 mAP가 각각 5.7% 및 8.5% 향상되었으며, 파라미터 수와 연산량이 각각 0.61M 및 4.2G 감소하였다; 정확도와 재현율은 각각 7.1%, 1.8% 및 8.9%, 7.0% 향상되었다. 실험 결과 개선된 알고리즘이 검출 정확도와 경량화의 균형을 더 잘 맞춰 엣지 단말 장치에 참조가 됨을 보였다.

결함 검출; 경량화 YOLOv7-tiny; VoVGA-FPN 네트워크; 삼중 좌표 주의; 고스트 셔플 컨볼루션