一种基于改进RT-DETR的竹筷缺陷检测实时方法

本发明提出了一种基于改进RT‑DETR(Real‑Time DEtect Transformer)模型的竹筷缺陷实时检测方法，以提升竹筷生产质量、推动行业健康发展及保障消费者权益。本发明提出一种新颖的模型改进方法，通过使用SPD Conv(Space‑to‑Depth Convolution)和SELayer(Squeeze‑and‑Excitation Layer)设计高效紧凑的SDSEM(space‑to‑depth squeeze‑and‑excitation module)模块用以改进ResNet18网络中的BasicBlock模块，在只增加少量计算量的同时显著增强网络的特征表达能力，在保证实时性的条件下显著提升了模型性能和泛化能力。本发明在竹筷缺陷识别方面优于传统方法，提高了竹筷缺陷的识别准确率，有望为精准竹筷质检提供参考和新思路。