В связи с трудностями представления характеристик дефектов с низкой контрастностью из-за сложных помех фона при обнаружении дефектов на поверхности стали, а также с проблемой потери локальных деталей в процессе слияния многошкальных признаков, предлагается улучшенная рамочная модель обнаружения DFD-DETR, сочетающая двойное усиление в частотной области и динамическое ядерное руководство. Во-первых, для подавления влияния низкочастотных фонов, таких как текстура прокатки, на характеристики краёв дефектов разработан модуль двойного усиления в частотной области (Dual-Frequency Domain Enhancement, DFE). Модуль состоит из двух частей: предварительной высокочастотной фильтрации и последующего спектрального гейтинга. Первая часть подавляет низкочастотный фоновый сигнал, такой как текстура прокатки, с помощью фиксированной отклика высокочастотного фильтра, вторая – использует обучаемый спектральный гейтинг для адаптивной перекалибровки объединённых частотных признаков, усиливая отклик краёв слабых дефектов. Затем, чтобы частично преодолеть проблему покрытия поверхностных деталей глубокими семантическими признаками в традиционном слиянии признаков, предлагается модуль динамического ядерного руководства (Dynamic Kernel Guidance, DKG). Он использует глубокие семантические признаки для генерации пространственно адаптивных динамических свёрточных ядер, направляя локальное слияние высокоразрешающих признаков поверхностного уровня с целью улучшения структурного представления многошкальных дефектов. Экспериментальные результаты на наборах данных NEU-DET и GC10-DET показывают, что предложенный метод достигает mAP@0.5 на уровне 80.8% и 73.4% соответственно, превосходя базовый RF-DETR и демонстрируя лучшие результаты обнаружения дефектов с низкой контрастностью и многошкальных дефектов в условиях сложного фона, а также обладая хорошей производительностью и определённой способностью к обобщению.

поверхность стали;обнаружение дефектов;RF-DETR;усиление частотной области;слияние многошкальных признаков