改进YOLOX的金属滚动接触疲劳裂纹检测模型

摘要

针对油润滑、高速、光照变化条件下，金属试件表面疲劳裂纹难以被准确定量检测的问题，提出一种改进YOLOX的金属滚子试件表面裂纹检测模型Swin-YOLOX。引入Swin Transformer作为主干特征提取网络，增强特征提取能力。在特征提取网络之前，添加通道及空间注意力模块，降低背景信息的干扰。采用Focal Loss计算模型损失值，提高模型对正样本的学习能力。结果表明：所提模型检测速度达到27.35 FPS,检测精度提升了2.17%,满足金属滚动接触疲劳产生的裂纹定量化自动检测要求，提升滚动接触疲劳试验的智能化水平。

关键词

滚动接触疲劳 / YOLOX / 裂纹 / 在线检测

基金资助

国家自然科学基金项目(52075062); 重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20243026);重庆理工大学研究生创新项目(gzlcx20242015)