Para resolver o problema da baixa precisão de reconhecimento dos algoritmos leves de detecção de objetos na tarefa de detecção de defeitos na superfície do aço, propõe-se um algoritmo de detecção de defeitos na superfície do aço baseado em fusão aprimorada de características multiescala. Este algoritmo utiliza o módulo de fusão ponderada adaptativa proposto para calcular adaptativamente os pesos de fusão das características de diferentes níveis, fundindo semanticamente as informações profundas com os detalhes superficiais de forma ponderada, permitindo que as características superficiais obtenham uma rica semântica profunda sem perder informações detalhadas. Utiliza-se o módulo de aprimoramento de características espaciais proposto para reforçar as características fundidas a partir de três direções independentes, e ao introduzir uma via residual, a estabilidade da estrutura da rede é aprimorada, permitindo que o processo de convolução extraia mais informações-chave. De acordo com o grau geral de interseção entre as caixas previstas e as caixas reais, são selecionadas amostras de treinamento mais adequadas para o modelo. Os resultados experimentais mostram que a precisão de detecção deste algoritmo atinge 80,47%, um aumento de 6,81% em comparação com o algoritmo original. O número de parâmetros deste algoritmo é de 2,36 M, e o custo computacional é de 952,67 MFLOPs, podendo detectar defeitos na superfície do aço rapidamente e com alta precisão, tendo alto valor de aplicação.

Detecção de defeitos;Detector de múltiplas caixas de disparo único;Fusão aprimorada de características;Fusão ponderada adaptativa;Aprimoramento de características espaciais