基于RT-DETR改进算法的牛奶包装缺陷检测OA

针对牛奶包装缺陷检测中存在复杂背景噪声干扰、小缺陷检测精度低等问题,提出一种基于RT-DETR改进的牛奶包装缺陷检测算法(DCF-RTDETR)。在骨干网络部分,引入DCEM-Net代替ResNet18,引入DCE-MLP模块,降低模型的参数量和计算量,减弱噪声的干扰,强化特征提取过程中有效信息的获取;在高效混合编码器部分,引入CMAR模块代替固定插值上采样,增强缺陷边缘信息的提取,提升微小缺陷的识别;采用Focaler-GIoU损失函数,通过动态调节样本权重,聚焦困难样本。采用自制的牛奶包装数据集进行训练和验证,试验结果表明,与RT-DETR-R18相比,DCF-RTDETR的ψ_(mAP50)和ψ_(mAP50-95)分别提高3.3,1.3个百分点,参数量和计算量分别降低36.2%和43.7%,检测速度提高16.3帧/s。研究为液态食品包装的质量检测提供理论支持。