构建改进RT-DETR算法检测隐形眼镜环状波纹缺陷

环状波纹是隐形眼镜制造过程中水凝胶材料分布不均匀造成的、在镜体边沿向内环形收缩的表面缺陷,因在投影检测中难以发现而造成产品质量不良,环状波纹缺陷检测是隐形眼镜产品制造的技术难题之一。本文根据该缺陷特征,搭建了圆环光源照明成像系统,采集了环状波纹缺陷图像模型数据库,引入了一种基于改进RT-DETR的隐形眼镜环状波纹缺陷轻量级检测算法。首先,将RT-DETR原始ResNet18主干提取网络中的BasicBlock替换为轻量级FasterNetBlock。然后,在RT-DETR的Neck部分加入SimAM三通道注意力机制,提高模型的准确度。最后,将GIoU替换为MPDIoU损失函数加快收敛速度,提高检测精度。实验结果表明,相比于原始的RT-DETR算法,改进后的RT-DETR算法在隐形眼镜环状波纹数据库上的mAP@0.5达到了94%,提高了3.1%,Params和FLOPs相比于原始的算法分别降低了15.6%和13%。该算法极大地减小了计算量,有效提高了隐形眼镜环状波纹缺陷的均值平均精度,有望突破隐形眼镜环状波纹缺陷在线检测的技术难题。