基于HRNet与FPN的钢材表面缺陷分割模型

本文件标题与描述共同揭示了一个基于深度学习的计算机视觉系统，专门用于钢材表面缺陷检测任务，其核心技术路线融合了HRNet（High-Resolution Network）与FPN（Feature Pyramid Network）架构，并在模型设计、数据预处理和特征融合等多个层面进行了优化。该系统不仅实现了高精度的语义分割能力，还特别针对工业环境中常见的噪声问题（如椒盐噪声）进行了针对性的数据增强与鲁棒性优化，从而提升了模型在实际生产场景中的泛化性能和稳定性。 首先，从模型架构角度来看，该系统采用HRNet作为主干网络。HRNet是一种保持高分辨率表征贯穿整个前向传播过程的神经网络结构，与传统的卷积神经网络（如ResNet或VGG）不同，后者通常通过逐步下采样降低空间分辨率以提取高层语义信息，但容易丢失细节特征。而HRNet通过并行连接多个分辨率分支，在每一阶段都维持高分辨率路径与其他低分辨率路径之间的反复交互，使得模型能够在不牺牲空间细节的前提下融合多尺度上下文信息。这对于钢材表面缺陷检测至关重要，因为许多微小裂纹、划痕或凹坑等缺陷具有精细的几何形态，若仅依赖低分辨率特征可能导致漏检或误判。因此，HRNet为本系统提供了强大的局部细节保留能力。 在此基础上，系统引入FPN（特征金字塔网络）结构进行多尺度特征融合。FPN最初设计用于目标检测任务，能够自顶向下地将高层语义信息传递至底层高分辨率特征图，同时结合横向连接实现跨尺度的信息整合。在本项目中，FPN被集成于HRNet之后，用于进一步增强模型对不同尺寸缺陷的识别能力。例如，某些钢材缺陷可能表现为大面积斑块，而另一些则呈现为细长线条状，尺度差异显著。通过FPN的多层特征融合机制，模型可以在统一框架下同时捕捉宏观结构与微观纹理，提升整体分割精度。这种“HRNet+FPN”的混合架构充分发挥了两者优势：HRNet保障了原始空间信息的完整性，FPN则增强了语义层次上的表达能力，形成互补协同效应。 其次，针对工业成像过程中不可避免的噪声干扰问题，该项目提出了专门的优化策略。具体而言，系统在训练阶段模拟了椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise），这是一种典型的脉冲噪声形式，表现为图像中随机出现的黑白像素点，常见于低质量传感器或传输信道不稳定的情况。通过对训练数据添加可控强度的椒盐噪声，模型被迫学习如何在存在异常像素的情况下仍能准确判断缺陷边界与类别，从而提高其鲁棒性。更重要的是，这一过程并非简单地加入噪声，而是作为一种数据增强手段嵌入到整体训练流程中，使模型具备更强的抗噪能力。 此外，系统还采用了拼接式数据增强技术（mosaic augmentation 或 stitching-based augmentation）。该方法将多张不同的钢材表面图像按照一定规则进行裁剪与拼接，生成新的复合样本。这种方式不仅能有效扩充训练集规模，缓解样本不足的问题（尤其在工业缺陷数据稀缺的情况下），还能迫使模型学会在复杂背景下区分真实缺陷与人为拼接边缘，避免过拟合。同时，拼接操作本身也模拟了现实生产线上连续滚动钢材时可能出现的画面重叠或分段采集情况，增强了模型对非理想输入条件的适应性。 在特征处理方面，“多尺度特征融合技术”是整个系统的核心创新之一。除了前述FPN带来的跨层级融合外，系统可能还结合了空洞卷积（Atrous Convolution）、注意力机制（如SE模块或CBAM）或U-Net风格的跳跃连接来进一步强化特征表达。这些技术协同作用，确保模型既能感知局部纹理变化，又能理解全局结构布局，从而实现像素级精确分类。最终输出的语义分割结果可清晰标注出每类缺陷的位置与轮廓，满足自动化质检系统的实时性与准确性需求。 压缩包内包含三个关键文件：“steel-defect-detection-main”为主代码目录，应包含模型定义、训练脚本、数据加载器及评估模块；“说明文件.txt”提供使用指南、参数配置与运行环境要求；“附赠资源.docx”可能涵盖项目背景介绍、实验结果分析、对比算法性能图表以及部署建议等内容，有助于用户全面理解该系统的实现逻辑与应用价值。综上所述，该系统代表了当前工业视觉检测领域的一个先进范例，集成了前沿深度学习架构与实用工程技巧，具备良好的可扩展性与落地潜力。