基于多尺度可变形注意力机制的钢结构防腐涂层缺陷检测模型SAFE-Net研究

为解决钢结构防腐涂层缺陷检测中存在的低对比度、背景干扰及多尺度缺陷识别难题，研究人员提出基于YOLOv8改进的SAFE-Net模型。该框架融合多尺度可变形注意力机制与动态检测头（Dynamic Head），引入Slide Loss和Shape IoU Loss优化分类与回归性能。实验表明，模型准确率提升5.82%，召回率提高5.01%，mAP提升4.78%，为复杂环境下的涂层维护提供高效AI解决方案。

　　

钢结构在现代建筑中广泛应用，但其易腐蚀特性导致每年全球经济损失高达2.5万亿美元。防腐涂层虽能延缓腐蚀，但长期暴露会引发起泡、裂纹等缺陷，传统检测方法依赖人工或红外热成像，存在效率低、易受环境干扰等问题。尤其复杂自然场景下，涂层缺陷因低对比度、多尺度变化和噪声干扰，使现有算法难以精准识别。

为解决这一难题，同济大学等机构的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出SAFE-Net（Steel Anti-corrosion Fault Evaluation Network）。该模型基于YOLOv8架构，创新性地在骨干网络（Backbone）中嵌入多尺度可变形注意力机制（Deformable Attention），增强小目标特征提取能力；检测头采用集成自注意力（Self-attention）的动态检测头（Dynamic Head），提升空间与尺度感知；针对样本不均衡引入Slide Loss，并采用Shape IoU优化边界框回归。研究团队还构建了包含961张高分辨率图像的防腐涂层缺陷数据集，填补该领域公开数据空白。

关键技术方法

1. 多尺度可变形注意力机制：通过可变形卷积动态调整感受野，聚焦关键缺陷区域；
2. 动态检测头设计：融合空间、尺度与任务感知的三重注意力模块；
3. 损失函数优化：Slide Loss缓解类别不平衡，Shape IoU Loss提升多尺度检测精度；
4. 数据集构建：采集真实场景下起泡、裂纹等4类缺陷图像，采用LabelImg标注边界框。

研究结果

1. 模型性能提升：相比基线YOLOv8，SAFE-Net准确率、召回率、mAP分别提升5.82%、5.01%和4.78%；
2. 小缺陷检测优化：可变形注意力使小目标漏检率降低23%；
3. 抗干扰能力：动态检测头在复杂背景下误报率下降18%；
4. 泛化验证：跨场景测试显示模型对光照、角度变化具有鲁棒性。

结论与意义
该研究首次将多尺度可变形注意力与动态检测头结合应用于防腐涂层缺陷检测，解决了自然场景下低对比度、多尺度缺陷的识别难题。Slide Loss与Shape IoU的联合优化策略为工业缺陷检测中的样本不平衡问题提供新思路。所构建的高质量数据集推动了该领域算法研发。实际应用中，SAFE-Net可替代高危环境的人工巡检，为钢结构安全评估提供自动化解决方案，对延长基础设施寿命、降低维护成本具有显著工程价值。未来研究可进一步探索多模态数据融合与轻量化部署。