ICR-DETR： A lossless detection model for the industrial sector

CHEN Jun; XIE Bangtian; MEI Yuqing; FAN Jun; ZHANG Yanbo; CHEN Peng

doi:10.37188/CJLCD.2026-0024

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ICR-DETR： A lossless detection model for the industrial sector

Image Processing | 更新时间：2026-09-12

- ICR-DETR： A lossless detection model for the industrial sector
- Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays Vol. 41, Issue 4, Pages: 534-548(2026)
- 作者机构：
  
  1.中国长江电力股份有限公司，湖北宜昌 443004
  2.微特技术有限公司，湖北宜昌 443005
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Project of China Yangtze Power Co., Ltd(Z222302037)
- DOI：10.37188/CJLCD.2026-0024
  CLC： TP391.4
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0024
- Received：03 March 2026，
  
  Revised：2026-03-19，
  
  Published：05 April 2026
- 稿件说明：
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CHEN Jun, XIE Bangtian, MEI Yuqing, et al. ICR-DETR： A lossless detection model for the industrial sector[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(4): 534-548.
DOI：

CHEN Jun, XIE Bangtian, MEI Yuqing, et al. ICR-DETR： A lossless detection model for the industrial sector[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(4): 534-548. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0024. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0024.

摘要

钢材表面缺陷的准确高效检测对工业质量控制至关重要。RT-DETR模型虽然在速度和精度之间提供了良好平衡，但在处理复杂、细粒度缺陷时，其固定的特征提取方式和检测精度仍存在局限。为此，本文提出一种基于RT-DETR的改进检测算法——ICR-DETR。首先，采用UniRepLKNet作为骨干网络，显著提升模型对金属表面特征的感知能力；其次，在颈部网络中引入LWN-CS模块，结合可学习小波变换与通道混洗机制，有效增强高频细节建模与特征融合能力；最后，设计Shape-WIoU损失函数，将WIoU的非单调样本加权机制与Shape-IoU融合，综合建模边界框的形状特征与尺度相关性，提升定位精度与鲁棒性。实验在公开的钢材表面缺陷数据集NEU-DET上展开，结果表明ICR-DETR在准确率、召回率与mAP方面分别达到77.92%、75.71%与78.42%，优于现有主流检测算法。此外，为验证模型泛化能力，还在自建的滑触线脱落数据集ICRFD以及重卡裂纹数据集FDMPI上进行了测试，验证了其在复杂工业环境下的实用性和鲁棒性。实验结果表明，所提ICR-DETR能有效支持复杂工业场景下的高精度缺陷检测任务。

Abstract

Accurate and efficient detection of steel surface defects is very important for industrial quality control. Although the RT-DETR model provides a good balance between speed and accuracy， its fixed feature extraction method and detection accuracy are still limited when dealing with complex and fine-grained defects. To this end， this paper proposes an improved detection algorithm based on RT-DETR-ICR-DETR. Firstly， UniRepLKNet is used as the backbone network to significantly improve the model’s perception of metal surface features. Secondly， the LWN-CS module is introduced into the neck network， which combines the learnable wavelet transform and channel shuffle mechanism to effectively enhance the high-frequency detail modeling and feature fusion capabilities. Finally， the Shape-WIoU loss function is designed， and the non-monotonic sample weighting mechanism of WIoU is fused with Shape-IoU to comprehensively model the shape feature and scale correlation of the bounding box， so as to improve the positioning accuracy and robustness. The experiment is carried out on the open steel surface defect dataset NEU-DET. The results show that ICR-DETR achieves 77.92% precision， 75.71% recall and 78.42% mAP， which is superior to the existing mainstream detection algorithms. In addition， in order to verify the generalization ability of the model， we conduct tests on the self-built sliding contact line shedding dataset ICRFD and heavy truck crack dataset FDMPI to verify its practicability and robustness in complex industrial environments. The experimental results show that the proposed ICR-DETR can effectively support high-precision defect detection tasks in complex industrial scenarios.

关键词

Keywords

references

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