X-Enhanced ULite：提升表面缺陷语义分割的效果

《Digital Signal Processing》：X-Enhanced ULite: Improving semantic segmentation for surface defects

轻量级缺陷分割模型X-ULite提出XConv模块分离主对角与反对角特征，结合轴向深度卷积与标准深度卷积，在三个工业数据集上实现85.98%-91.44% mIoU，参数仅0.97M，适用于实时边缘计算场景。

　　在工业生产过程中，表面缺陷检测是一项至关重要的任务，它不仅关系到产品质量的保障，还直接影响产品的功能与安全性。随着智能制造和自动化检测技术的不断发展，对缺陷检测的准确性和效率提出了更高的要求。尤其是在大规模、实时性的生产场景中，如何在保持高精度的同时，实现模型的轻量化和高效性，成为研究者们关注的重点。本文提出了一种名为X-ULite的轻量级分割模型，旨在解决当前表面缺陷检测中精度与效率难以兼顾的问题。

表面缺陷通常以各种形式出现在不同的材料上，例如金属板上的裂纹、划痕和锈蚀，陶瓷磁砖表面的裂纹、污渍和变形，以及手机屏幕上的划痕、凹陷和污渍等。这些缺陷的形状、大小和分布具有高度的不规则性，给检测带来了极大的挑战。传统的表面缺陷检测方法多依赖于人工设计的特征提取和经典计算机视觉技术，如边缘检测、纹理分析和形态学操作等。虽然这些方法在某些特定类型的缺陷检测中表现良好，但它们在面对缺陷外观的多样性和复杂性时，往往难以取得理想的检测效果。此外，这些方法需要大量的手动调整，且对噪声、光照变化和遮挡等工业环境中的常见干扰因素较为敏感，导致其在实际应用中难以实现高精度和高鲁棒性。

近年来，深度学习技术的快速发展为表面缺陷检测带来了新的机遇。特别是在语义分割领域，一些经典的模型如U-Net、CAWANet和BayesUNet等，已经被广泛应用于像素级别的缺陷检测任务。U-Net通过采用对称的编码器-解码器结构，能够有效地捕捉高分辨率的局部特征，从而在分割任务中表现出色。然而，U-Net的计算成本和内存消耗较高，使得其在实时应用中，尤其是在资源受限的嵌入式系统或边缘设备上，难以得到广泛应用。CAWANet则引入了通道注意力和轴向注意力机制，增强了特征表示和上下文建模的能力，从而在精度上取得了较好的成绩。但是，其基于注意力的模块增加了计算复杂度，这在实时或嵌入式工业系统中可能成为部署的瓶颈。BayesUNet通过引入贝叶斯推理机制，能够对分割预测中的不确定性进行建模，从而在安全关键任务中表现出较强的鲁棒性。然而，其概率建模和多次推理过程显著增加了计算负担，限制了其在时间敏感场景或边缘设备上的应用。

因此，如何在保持分割精度的同时，降低计算复杂度和参数数量，成为当前表面缺陷检测领域亟待解决的关键问题。此外，许多现有的方法在特征提取过程中采用的是等向处理，即对所有方向的特征提取给予同等关注，这可能会忽略缺陷模式中显著的方向性特征。例如，裂纹往往沿着水平、垂直或对角线方向延伸，而这些方向性的特征对于准确识别缺陷具有重要意义。因此，模型设计需要能够更好地捕捉这些方向性特征，以实现更精确的缺陷分割。

基于上述问题，本文提出了一种全新的轻量级分割网络，该网络构建在ULite架构的基础上，通过引入新的XConv模块和BottleNeck模块，实现了对缺陷特征的高效捕捉和建模。XConv模块的设计核心在于将主对角线和反向对角线卷积分解为独立的深度分支，从而在保持计算效率的同时，保留了方向特异性特征。这种设计特别适用于捕捉裂纹和划痕等具有明显方向性的缺陷模式。BottleNeck模块则结合了XConv和轴向深度卷积（AxialDW），使得模型能够在计算效率的前提下，同时捕捉局部和全局的空间模式，从而实现对缺陷区域的全面感知。

在实验部分，本文使用了三个公开的表面缺陷分割数据集：NEU-Seg、MSD和Magnetic-tile-defect-datasets，以评估所提出网络的性能。实验结果显示，X-ULite在这些数据集上的表现优于现有的先进模型，其在钢表面缺陷数据集（NEU-Seg）上的平均交并比（mIoU）达到了85.98%，在磁砖缺陷数据集上的mIoU为75.07%，而在手机屏幕表面缺陷数据集（MSD）上的mIoU更是高达91.44%。同时，X-ULite的参数数量控制在100万以内，这使其非常适合在资源受限的嵌入式系统和边缘设备上进行实时部署。

为了进一步验证X-ULite的性能，本文在不同的工业场景中进行了广泛的实验测试。实验结果表明，X-ULite不仅在精度上表现出色，而且在计算效率和参数数量上也具有显著优势。在钢表面缺陷检测中，X-ULite能够准确识别各种类型的裂纹、凹陷和污渍，其性能在不同光照条件和噪声环境下依然保持稳定。在磁砖缺陷检测中，X-ULite同样表现出良好的适应性，能够有效检测裂纹、污渍和表面变形等缺陷。在手机屏幕表面缺陷检测中，X-ULite不仅能够识别常见的划痕和凹陷，还能处理更复杂的缺陷模式，如污渍和不规则形状的裂纹。

在实际应用中，X-ULite的优势体现在多个方面。首先，其轻量级的设计使得模型能够在资源受限的设备上高效运行，从而满足实时检测的需求。其次，XConv模块和BottleNeck模块的结合，使得模型能够更全面地捕捉缺陷的空间特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。最后，X-ULite的参数数量控制在100万以内，这在工业生产中是一个重要的优势，因为它不仅降低了计算成本，还使得模型更容易部署和维护。

此外，本文还探讨了X-ULite在不同工业场景中的适用性。在钢制造行业中，X-ULite能够有效检测裂纹、凹坑和污渍等关键缺陷，从而确保钢产品的结构完整性。在磁砖生产过程中，X-ULite能够识别裂纹、污渍和表面变形等缺陷，从而保证磁砖产品的外观质量和使用性能。在手机电子行业，X-ULite能够准确检测屏幕上的划痕、凹陷和污渍等缺陷，从而确保产品的使用体验和美观度。这些应用场景表明，X-ULite不仅适用于单一类型的缺陷检测，还能够在多种工业领域中发挥重要作用。

为了进一步提升X-ULite的性能，本文还对模型的各个组件进行了详细的分析和优化。XConv模块的设计不仅考虑了主对角线和反向对角线卷积的分离，还对深度分支的结构进行了优化，以确保在保持计算效率的同时，能够准确捕捉方向性特征。BottleNeck模块则通过结合XConv和AxialDW，使得模型能够在捕捉局部和全局特征的同时，降低计算复杂度。这些优化措施使得X-ULite在保持高精度的同时，能够有效降低计算成本和参数数量，从而满足工业应用中对模型轻量化和高效性的需求。

在实际部署过程中，X-ULite的轻量级设计使其能够在嵌入式系统和边缘设备上运行，而无需依赖高性能的计算资源。这不仅降低了硬件成本，还提高了系统的实时性和可靠性。此外，X-ULite的参数数量控制在100万以内，使得模型的存储和传输更加高效，从而在大规模工业检测中具有更强的适应性。这些优势使得X-ULite成为一种理想的表面缺陷检测解决方案，特别是在需要高精度和低计算成本的工业场景中。

本文的研究成果不仅为表面缺陷检测提供了新的方法，也为轻量级模型的设计提供了有益的参考。X-ULite的成功应用表明，通过引入方向性特征提取和高效的空间建模，可以在保持高精度的同时，显著降低计算成本和参数数量。这一思路为未来的表面缺陷检测研究提供了新的方向，特别是在如何更好地利用深度学习技术来解决工业应用中的实际问题方面。

在实验过程中，本文采用了AdamW优化器，并设置了一些关键的超参数，如学习率和权重衰减因子。这些参数的设置对于模型的训练效果和收敛速度具有重要影响。实验结果表明，X-ULite在这些参数设置下能够快速收敛，并在多个工业数据集上取得优异的性能。此外，本文还使用了NVIDIA RTX 4050 GPU进行实验，该GPU提供了足够的计算资源，使得模型的训练和测试过程更加高效。

总的来说，X-ULite作为一种轻量级的表面缺陷检测模型，其设计充分考虑了工业应用中的实际需求。通过引入XConv模块和BottleNeck模块，X-ULite能够在保持高精度的同时，显著降低计算成本和参数数量，从而实现对多种类型缺陷的高效检测。在实际应用中，X-ULite不仅能够满足实时检测的需求，还能够在资源受限的嵌入式系统和边缘设备上运行，展现出良好的适应性和可靠性。这些特性使得X-ULite成为一种理想的表面缺陷检测解决方案，为工业生产中的质量控制提供了强有力的技术支持。