基于改進(jìn)YOLOv7的溴鉛銫薄膜表面缺陷檢測(cè)算法

摘" 要： 為了實(shí)現(xiàn)溴鉛銫薄膜表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)和提高缺陷檢測(cè)的精度，提出一種改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv7?DBS。首先，在主干網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)了DCN?ELAN模塊，引入了可變形卷積DCNv3，增強(qiáng)主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜形狀缺陷特征的提取能力；其次，在頸部網(wǎng)絡(luò)中引入BiFormer注意力機(jī)制，降低背景對(duì)于缺陷檢測(cè)的干擾，提升網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)精度；最后，引入了一種具有角度損失的新型損失函數(shù)SIoU替代原始損失函數(shù)CIoU，以增強(qiáng)預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的匹配程度，從而提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的YOLOv7?DBS改進(jìn)算法相較于YOLOv7基準(zhǔn)模型具有更低的參數(shù)量和計(jì)算量，分別降低了0.17×106和3×109，對(duì)于雜質(zhì)和不均勻缺陷的檢測(cè)準(zhǔn)確率分別提高了2%和5%，同時(shí)模型的mAP@0.5提高了1.68%。這表明提出的改進(jìn)模型更適合用于溴鉛銫薄膜表面缺陷智能檢測(cè)。

關(guān)鍵詞： 溴鉛銫薄膜； 缺陷檢測(cè)； YOLOv7； 可變形卷積； 注意力機(jī)制； 損失函數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911.7?34" " " " " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " " " "文章編號(hào)： 1004?373X（2024）19?0145?08

CsPbBr3 thin film surface defect detection algorithm based on improved YOLOv7

XIE Liangsheng， ZHANG Qin， LONG Chuan， WEN Yu， YANG Junfeng

（Key Laboratory of Nondestructive Testing， Ministry of Education， Nanchang Hangkong University， Nanchang 330063， China）

Abstract： An improved object detection algorithm YOLOv7?DBS is proposed to realize the automatic detection of surface defects of CsPbBr3 thin films and improve the accuracy of defect detection. A DCN?ELAN module is designed in the backbone network. A deformable convolution DCNv3 is introduced to enhance the backbone network ability of feature extracting for complex?shaped defects. A BiFormer attention mechanism is introduced in the neck network to reduce background interference in defect detection and improve the detection accuracy of the network. A novel loss function SIoU with angular loss is introduced to replace the original CIoU loss function in order to enhance the matching degree between predicted boxes and truth boxes， which thereby improves the accuracy of defect detection. The experimental results show that the improved algorithm YOLOv7?DBS has a small number of parameters and lower computational complexity in comparison with the baseline model YOLOv7. Its quantity of the parameters is reduced by 0.17×106 and its computational complexity is reduced by 3×109， respectively. Its detection accuracy for impurities and uneven defects is increased by 2% and 5%， respectively， and its mAP@0.5 is increased by 1.68%. The results indicate that the proposed model is more suitable for the intelligent detection of surface defects of CsPbBr3 thin films.

Keywords： CsPbBr3 thin film; defect detection; YOLOv7; deformable convolution; attention mechanism; loss function

0" 引" 言

溴鉛銫薄膜是一種在光電領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的材料[1]，可用于各種光電器件，包括太陽(yáng)能電池、發(fā)光二極管、輻射探測(cè)器、光電探測(cè)器和激光器等[2?3]。然而，在制備溴鉛銫薄膜的過(guò)程中，受制備工藝、環(huán)境等因素影響，可能出現(xiàn)薄膜表面缺陷[4]。通常這些缺陷會(huì)對(duì)器件性能產(chǎn)生負(fù)面影響，如導(dǎo)致光電性能下降、器件穩(wěn)定性減弱、光吸收特性和發(fā)光特性改變等[5]。在傳統(tǒng)檢測(cè)方法中，通常通過(guò)掃描電鏡（SEM）[6]或透射電鏡（TEM）[7]觀察溴鉛銫薄膜表面，從而評(píng)估成膜質(zhì)量。然而，利用SEM和TEM進(jìn)行檢測(cè)，成本高且耗時(shí)較長(zhǎng)。因此，本文提出了一種利用深度學(xué)習(xí)結(jié)合電子顯微鏡對(duì)溴鉛銫薄膜表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)的新方法。該方法能夠?qū)Ρ∧け砻孑^為宏觀的缺陷進(jìn)行檢測(cè)，為制備的薄膜提供快速、便捷、自動(dòng)化和大批量的初步檢測(cè)手段。

目前，基于YOLO的表面缺陷檢測(cè)研究在光電領(lǐng)域和工業(yè)生產(chǎn)中取得了顯著進(jìn)展[8?9]。文獻(xiàn)[10]基于YOLOv7提出了一種改進(jìn)導(dǎo)光板表面缺陷的高效檢測(cè)算法，通過(guò)構(gòu)建感受野模塊（RFM）和小型檢測(cè)模塊（SDM），增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)特征提取能力，減少了無(wú)效目標(biāo)的干擾。文獻(xiàn)[11]提出的改進(jìn)YOLOX的偏光片表面缺陷檢測(cè)方法，通過(guò)引入自適應(yīng)平衡特征金字塔和CBAM注意力模塊，以及采用CIoU損失函數(shù)，最終在偏光片表面數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)精度的提升。文獻(xiàn)[12]利用YOLOv3算法成功實(shí)現(xiàn)了液晶顯示器（LCD）的缺陷檢測(cè)，并將該系統(tǒng)成功部署到LCD的生產(chǎn)線上。文獻(xiàn)[13]提出了一種基于YOLOv4的改進(jìn)算法YOLO?PV，用于光伏模塊的電致發(fā)光圖像的缺陷檢測(cè)，通過(guò)削弱主干網(wǎng)絡(luò)提取深層信息的能力，從而集中提取低層次的缺陷特征信息。同時(shí)，在頸部（Neck）網(wǎng)絡(luò)中使用PAN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)中的高精度和實(shí)時(shí)性要求。

本文提出了一種改進(jìn)的YOLOv7?DBS模型，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)溴鉛銫薄膜表面缺陷更高精度的分類(lèi)與定位。首先，在主干網(wǎng)絡(luò)引入DCN?ELAN模塊，增強(qiáng)了對(duì)不同尺寸和形狀缺陷的特征提取能力；其次，在頸部網(wǎng)絡(luò)中采用BiFormer注意力機(jī)制，降低了背景對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的干擾，提升了模型的檢測(cè)精度；最后，引入SIoU損失函數(shù)，加強(qiáng)了預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的匹配程度，進(jìn)一步提高缺陷檢測(cè)精度。

1" YOLOv7算法概述

YOLOv7是一種廣泛應(yīng)用且較先進(jìn)的單階段目標(biāo)檢測(cè)算法，主要由主干（Backbone）網(wǎng)絡(luò)、頸部（Neck）網(wǎng)絡(luò)和頭部（Head）網(wǎng)絡(luò)三部分組成[14]，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

其中，主干網(wǎng)絡(luò)主要由CBS、MPC和ELAN三個(gè)模塊構(gòu)成，用于對(duì)輸入圖像進(jìn)行特征提取。頸部網(wǎng)絡(luò)位于主干網(wǎng)絡(luò)和頭部網(wǎng)絡(luò)之間，起到連接和融合不同層次特征的作用，主要包括SPPCSPC、CBS、ELAN?H和MPC等模塊。頭部網(wǎng)絡(luò)采用REP模塊來(lái)調(diào)整輸出特征的通道數(shù)量，然后通過(guò)CBM模塊對(duì)類(lèi)別、邊界框和置信度進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2" YOLOv7算法改進(jìn)

本文在YOLOv7的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)模型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

模型主要改進(jìn)如下：

1） 在主干（Backbone）網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)了DCN?ELAN模塊，將部分普通卷積改為可變形卷積DCNv3，提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同尺寸和形狀缺陷的特征提取能力。

2） 在頸部（Neck）網(wǎng)絡(luò)中加入BiFormer注意力機(jī)制，減少背景對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的影響，提高模型檢測(cè)精度。

3） 將損失函數(shù)CIoU替換為SIoU，增強(qiáng)預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的匹配程度，進(jìn)一步提高模型的檢測(cè)精度和收斂速度。

2.1" 基于DCN?ELAN的主干網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

由于溴鉛銫薄膜不均勻缺陷的形狀變化較大，使用普通卷積對(duì)不同尺寸和形狀的缺陷進(jìn)行特征提取有一定的局限性。因此，本文在主干網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)了DCN?ELAN模塊，利用可變形卷積DCNv3替換部分普通卷積，以提高主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)于復(fù)雜形狀缺陷特征的提取能力。

可變形卷積是一種基于普通卷積方法的改進(jìn)，傳統(tǒng)的普通卷積操作是在固定的網(wǎng)格上進(jìn)行的，可變形卷積允許網(wǎng)絡(luò)在輸入特征圖上學(xué)習(xí)不同位置的局部偏移量，從而提高模型對(duì)目標(biāo)的感知能力[15]?？勺冃尉矸e結(jié)構(gòu)如圖3所示，與普通卷積不同，在可變形卷積中每個(gè)卷積核采樣點(diǎn)的位置是動(dòng)態(tài)調(diào)整的，因此網(wǎng)絡(luò)可以在不同的特征上應(yīng)用不同的濾波器權(quán)重，以更好地捕捉輸入數(shù)據(jù)的空間變化[16]。通過(guò)引入可變形卷積，模型可以更好地適應(yīng)缺陷形狀的變化，進(jìn)而提高網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)精度。

2.2" 基于BiFormer注意力機(jī)制的頸部網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

由于雜質(zhì)缺陷和不均勻缺陷容易受到背景的干擾，造成誤檢和漏檢，因此本文在頸部網(wǎng)絡(luò)中引入了BiFormer注意力機(jī)制，以加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)缺陷特征的關(guān)注，減弱背景的干擾影響，從而提高檢測(cè)精度。

BiFormer是在Vision Transformer的基礎(chǔ)上引入了雙層路由注意力機(jī)制[17]。雙層路由注意力模塊如圖4所示。首先，輸入一張?zhí)卣鲌D，將其劃分成[S×S]個(gè)不重疊區(qū)域，然后通過(guò)線性映射獲得查詢、鍵和值；其次，通過(guò)鄰接矩陣構(gòu)建有向圖，以確定不同鍵值對(duì)應(yīng)的參與關(guān)系；最后，通過(guò)區(qū)域到區(qū)域的路由索引矩陣，實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)粒度的令牌到令牌的注意力。因此，通過(guò)引入BiFormer注意力機(jī)制可以實(shí)現(xiàn)高效檢測(cè)的同時(shí)，提取更多的缺陷特征信息，減少背景的干擾，提高模型的檢測(cè)精度。

2.3" 損失函數(shù)的改進(jìn)

YOLOv7中CIoU損失函數(shù)主要考慮了預(yù)測(cè)框與真實(shí)框之間的距離、重疊區(qū)域和縱橫比，沒(méi)有考慮真實(shí)框與預(yù)測(cè)框之間可能存在的不匹配方向。因此，本文引入SIoU損失函數(shù)，該損失函數(shù)考慮了所需回歸之間的向量角度，重新定義了懲罰指標(biāo)，在訓(xùn)練速度和推理準(zhǔn)確性方面都有顯著的提升[18]。

SIoU損失函數(shù)涵蓋了角度成本、距離成本和形狀成本三個(gè)方面。在角度成本方面，引入了角度變量[α]，[α]表示真實(shí)框與預(yù)測(cè)框中心點(diǎn)連線與[x]軸的夾角。角度成本表達(dá)式定義為：

[Λ=1-2sin2α-π4] （1）

距離成本[Δ]考慮了角度成本[Λ]的影響，其表達(dá)式定義為：

[Δ=t=x，y（1-e-γρt）] （2）

[ρx=bgtcx-bcxcw2] （3）

[ρy=bgtcy-bcych2] （4）

[γ=2-Λ] （5）

式中：（[bgtcx]，[bgtcy]）、（[bcx]，[bcy]）是真實(shí)框與預(yù)測(cè)框的中心坐標(biāo)。

SIoU損失函數(shù)除了考慮角度成本和距離成本外，最后還考慮了形狀成本，形狀成本[Ω]的定義為：

[Ω=t=w，h（1-e-wt）θ] （6）

[ωw=w-wgtmax（w，wgt）] （7）

[ωh=h-hgtmax（h，hgt）] （8）

式中：[w]、[wgt]是預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的寬度；[h]、[hgt]是預(yù)測(cè)框和真實(shí)框的高度；[θ]定義了形狀成本的大小，且在每個(gè)數(shù)據(jù)集中都是唯一的。

最后，綜合角度、距離和形狀成本，得出SIoU損失函數(shù)為：

[Lbox=1-IoU+Δ+Ω2] （9）

式中IoU是預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的交并比。

3" 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1" 數(shù)據(jù)集

溴鉛銫薄膜采用旋涂法制備。首先將溴化鉛溶液加熱到90 ℃，使用旋涂機(jī)將溴化鉛溶液在FTO導(dǎo)電玻璃基板上以3 500 r/min轉(zhuǎn)速進(jìn)行旋涂；然后將溴化銫溶液以2 000 r/min轉(zhuǎn)速旋涂在已有溴化鉛涂層的FTO上，重復(fù)旋涂6～8遍。薄膜制備完成后使用測(cè)維LW300LJT透反射金相顯微鏡拍攝采集缺陷圖片數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)采集完成后，對(duì)圖片進(jìn)行了預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)主要對(duì)原始圖片進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等操作。隨后，利用LabelImg軟件對(duì)圖片進(jìn)行標(biāo)注，最終制成溴鉛銫薄膜表面缺陷數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中包含5 200張圖片。缺陷包含3種類(lèi)型：孔洞（hole）、雜質(zhì)（impurity）和不均勻（nonuniform），如圖5所示。最后，按照8∶1∶1的比例將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。

3.2" 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文實(shí)驗(yàn)使用服務(wù)器進(jìn)行，服務(wù)器操作系統(tǒng)為Ubuntu 20.04，顯卡為NVIDIA GeForce RTX 3090，CPU為AMDEPYC 7532。實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置為PyTorch 1.10.0、Python 3.8、CUDA 11.3。模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置：學(xué)習(xí)率為0.001，batchsize為16，Epochs為100，優(yōu)化器為SGD。

本文采用平均精度均值（mAP）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、幀率（FPS）、參數(shù)量（Parameters）和浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)（FLOPs）六個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型的性能。

3.3" 消融實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證YOLOv7?DBS模型中各改進(jìn)部分的有效性，在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下對(duì)改進(jìn)模型做了消融實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示，其中“√”表示使用了該模塊。實(shí)驗(yàn)1為基準(zhǔn)模型實(shí)驗(yàn)，用于與其他實(shí)驗(yàn)的對(duì)照。實(shí)驗(yàn)2在主干網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)了DCN?ELAN模塊，用可變形卷積DCNv3替代普通卷積，增強(qiáng)主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)雜形狀缺陷的特征提取能力。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，模型的mAP@0.5提高了1.27%，同時(shí)參數(shù)量和計(jì)算量均降低，有效提高了模型的性能。實(shí)驗(yàn)3在頸部網(wǎng)絡(luò)中引入BiFormer注意力機(jī)制，模型的mAP@0.5提升了1.07%，但參數(shù)量和計(jì)算量有小幅增加，表明BiFormer注意力機(jī)制能夠有效提升檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)4將模型的CIoU損失函數(shù)替換成SIoU，在不改變模型的參數(shù)量和計(jì)算量的情況下，mAP@0.5提升了0.5%。實(shí)驗(yàn)5融合了DCNv3和BiFormer注意力機(jī)制，參數(shù)量和計(jì)算量均有所降低，同時(shí)mAP@0.5提升了1%。實(shí)驗(yàn)6和實(shí)驗(yàn)7分別將損失函數(shù)SIoU與可變形卷積DCNv3、BiFormer注意力機(jī)制進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，mAP@0.5分別提升了1.28%和1.14%，但是融合BiFormer注意力機(jī)制模型參數(shù)量和計(jì)算量有小幅增加。最后，實(shí)驗(yàn)8在實(shí)驗(yàn)7的基礎(chǔ)上引入了可變形卷積DCNv3，模型mAP@0.5進(jìn)一步提升，相比YOLOv7基線模型提高了1.68%，并且降低了模型參數(shù)量和計(jì)算量。

由以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，YOLOv7?DBS模型在減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量和計(jì)算量的同時(shí)，有效提升了模型的平均檢測(cè)精度。

3.4" 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

3.4.1" 不同注意力機(jī)制對(duì)比

為了探究基于YOLOv7算法引入不同注意力機(jī)制對(duì)溴鉛銫薄膜表面缺陷檢測(cè)性能的影響，本文在相同實(shí)驗(yàn)條件下分別使用不同的注意力機(jī)制，然后進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。從表2中的數(shù)據(jù)可以看出，所使用的4種注意力機(jī)制相比基準(zhǔn)模型，mAP@0.5均有所提高，GAM、CBAM、SE和BiFormer模塊分別提升了0.63%、0.93%、0.67%和1.07%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BiFormer注意力機(jī)制對(duì)于溴鉛銫薄膜表面缺陷的檢測(cè)效果提升最好。

3.4.2" 改進(jìn)模型與基準(zhǔn)模型性能對(duì)比

為了驗(yàn)證提出的YOLOv7?DBS模型比YOLOv7基準(zhǔn)模型檢測(cè)性能更優(yōu)，本文對(duì)兩個(gè)模型的性能進(jìn)行了對(duì)比。模型改進(jìn)前后混淆矩陣如圖6所示。

從圖6中可以看出，本文提出的改進(jìn)方法對(duì)于溴鉛銫薄膜雜質(zhì)和不均勻缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率均有提升，分別提高了2%和5%，尤其對(duì)于不均勻缺陷的檢測(cè)準(zhǔn)確率有較大改善。

同時(shí)，為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出方法對(duì)于不均勻缺陷檢測(cè)性能的改善，對(duì)改進(jìn)前后的類(lèi)激活圖進(jìn)行了對(duì)比。使用類(lèi)激活圖可以直觀地看到模型對(duì)于缺陷的關(guān)注程度，區(qū)域顏色越深代表模型越關(guān)注該區(qū)域，對(duì)于該缺陷的定位越準(zhǔn)確。模型改進(jìn)前后類(lèi)激活圖對(duì)比如圖7所示。從圖7中可以看出，在溴鉛銫薄膜不均勻缺陷的檢測(cè)中，YOLOv7?DBS模型相比基準(zhǔn)模型受到背景的干擾更小，能夠更加準(zhǔn)確地定位缺陷的位置。

模型改進(jìn)前后的檢測(cè)效果對(duì)比如圖8所示。

由圖8可知，本文提出的改進(jìn)模型對(duì)于雜質(zhì)缺陷小目標(biāo)的檢測(cè)能力有明顯提升，另外，YOLOv7基準(zhǔn)模型在第3組圖像中對(duì)不均勻缺陷檢測(cè)存在漏檢現(xiàn)象，而本文改進(jìn)的方法則檢測(cè)到了所有缺陷，有效提升了不均勻缺陷的檢測(cè)能力。

因此，通過(guò)上述對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文提出的YOLOv7?DBS模型缺陷檢測(cè)性能相比YOLOv7基準(zhǔn)模型更優(yōu)，說(shuō)明了改進(jìn)模型的有效性。

3.4.3" 不同模型性能對(duì)比

本文將YOLOv7?DBS模型與各主流模型的性能進(jìn)行了比較，主要使用了SSD、Faster RCNN、YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8共5種模型進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表3和圖9所示。由表3可知，F(xiàn)aster RCNN模型平均檢測(cè)精度最低，并且模型參數(shù)量和計(jì)算量最大。本文基準(zhǔn)模型YOLOv7相對(duì)YOLOv5 mAP@0.5高出3.7%，比YOLOv8低0.02%。而本文提出的YOLOv7?DBS模型相比YOLOv7和YOLOv8模型參數(shù)量低0.17×106和6.59×106，計(jì)算量低3×109和63.3×109，但是mAP@0.5卻在對(duì)比的所有模型中最高，相比高出1.66%～21.15%。由圖9也可看出，YOLOv7?DBS模型的平均檢測(cè)精度優(yōu)于其他模型。

綜上所述，YOLOv7?DBS模型不僅能夠提升模型的平均檢測(cè)精度，而且降低了參數(shù)量和計(jì)算量，說(shuō)明了本文提出的方法更加適合用于溴鉛銫薄膜表面缺陷快速、便捷的檢測(cè)。

4" 結(jié)" 語(yǔ)

為了實(shí)現(xiàn)溴鉛銫薄膜表面缺陷的智能檢測(cè)，本文采集了大量缺陷圖片，并對(duì)圖片進(jìn)行預(yù)處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和數(shù)據(jù)標(biāo)注等操作，最后構(gòu)建了溴鉛銫薄膜表面缺陷數(shù)據(jù)集。為了進(jìn)一步提高溴鉛銫薄膜表面缺陷的檢測(cè)精度，本文提出了一種YOLOv7?DBS改進(jìn)模型，通過(guò)在主干網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計(jì)DCN?ELAN模塊，引入可變形卷積DCNv3替換普通卷積，提高了主干網(wǎng)絡(luò)對(duì)缺陷特征的提取能力。然后在頸部網(wǎng)絡(luò)中加入具有雙層路由注意力機(jī)制的BiFormer，減弱背景對(duì)于檢測(cè)目標(biāo)的干擾，提高檢測(cè)精度。最后，引入SIoU損失函數(shù)增強(qiáng)預(yù)測(cè)框與真實(shí)框的匹配程度，進(jìn)一步提高檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的YOLOv7?DBS模型相比其他主流目標(biāo)檢測(cè)方法性能更優(yōu)，平均精度mAP@0.5提升至81.68%，相比基準(zhǔn)模型提高了1.68%，并且模型參數(shù)量降低了0.17×106，計(jì)算量降低了3×109，對(duì)于雜質(zhì)缺陷和不均勻缺陷的檢測(cè)準(zhǔn)確率分別提高了2%和5%。本文提出一種新的溴鉛銫薄膜表面缺陷的檢測(cè)算法，有效提高了模型的檢測(cè)性能，不僅促進(jìn)了溴鉛銫薄膜表面缺陷檢測(cè)方法的發(fā)展，而且也可為其他電子材料薄膜表面缺陷的智能檢測(cè)提供新思路。

注：本文通訊作者為張芹。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：謝亮生（1996—），男，江西贛州人，碩士研究生，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)與缺陷檢測(cè)。

張" 芹（1978—），女，河南周口人，博士研究生，副教授，研究方向?yàn)榘雽?dǎo)體光電功能材料及器件。

龍" 川（1994—），男，湖南湘西人，碩士研究生，研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理。

文" 瑜（1983—），女，江西南昌人，博士研究生，研究方向?yàn)槿珶o(wú)機(jī)鈣鈦礦太陽(yáng)能電池的制備與性能。

楊俊鋒（1992—），男，河南南陽(yáng)人，博士研究生，研究方向?yàn)榘雽?dǎo)體光電功能材料及器件。

收稿日期：2024?01?17" " " " " "修回日期：2024?02?26

基金項(xiàng)目：江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（20212BAB201022）；江西省創(chuàng)新領(lǐng)軍人才長(zhǎng)期項(xiàng)目（S2020LQCQ0889）