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作者：古莹奎;叶彪彪;郭明健;连增卫;
单位：江西理工大学机电工程学院;
摘要：[目的]针对现有食品包装缺陷实时检测模型参数量庞大和计算复杂、在终端设备上部署困难等问题，提出一种基于改进RT-DETR的轻量化模型SGHS-DETR。[方法]采用超轻量化网络StarNet作为特征提取主干以降低模型参数，引入基于梯度路径规划的高效聚合模块GELAN进行特征融合并保留语义和细节特征；采用基于小波分解的HWD轻量级下采样模块减少特征信息损失，并替换损失函数为ShapeIoU进一步提升模型的检测精度。[结果]SGHS-DETR模型在饼干包装数据集上的平均检测精度达到92.6%，较基准模型参数量和计算复杂度分别降低了65.5%和72.1%，同时检测速度提升了74.4%。[结论]SGHS-DETR模型能够快速有效地检测出饼干包装外观缺陷。
关键词：食品包装;;缺陷检测;;轻量化;;RT-DETR;;StarNet
基金资助：国家自然科学基金资助（编号：61963018）;; 江西省自然科学重点基金资助（编号：20212ACB202004）
