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RT-DETR-FFD：利用知識蒸餾強化的輕量級印花布缺陷檢測模型
自動化印花布缺陷檢測的難題與突破
隨着全球紡織業朝高質量及可持續發展方向邁進，「綠色智能製造」已成為產業競爭力重塑的核心動力。傳統印花布生產中，因為圖案密集、色塊對比強烈及紋理重複，令缺陷檢測變得極具挑戰性。這些複雜背景不僅增加了人手檢查的難度，更容易導致誤判和漏檢，成為業界亟需解決的痛點。
深度學習的出現為布料缺陷檢測帶來新契機。過往方法如HOG+SVM、固定統計特徵、頻譜分析或小波變換等，雖然在部分情境下有效，但受限於手動特徵設計、理論假設及對複雜紋理的適應力，難以應對現實工業場景的不確定性與變化。
新一代深度學習模型（如YOLO、DETR系列）雖然提升了自動化檢測能力，但仍面臨「精度與效率」的兩難：模型愈複雜，推理速度愈慢，難以滿足實時生產線的需求；而模型輕量化則容易犧牲細緻缺陷的識別力。
知識蒸餾：輕量化與高準確度的平衡之道
知識蒸餾（Knowledge Distillation, KD）正好為這個矛盾提供解決方案。其核心是構建「老師-學生」架構，讓小型學生模型學習大型老師模型的特徵表達與決策邏輯，實現模型壓縮同時保留知識表達力。過去有研究嘗試將KD應用於瑤瑤布料缺陷檢測，但多數未能兼顧模型壓縮與準確度提升。
DETR（Detection Transformer）系列近年在目標檢測領域取得突破，特別是RT-DETR（Real Time-DEtection TRansformer），通過創新架構與查詢選擇機制，兼顧了準確度與實時性，為知識蒸餾提供理想的老師-學生模型配對。
RT-DETR-FFD：針對印花布缺陷的創新設計
本研究提出的RT-DETR-FFD，是一個專為印花布缺陷檢測而設計的輕量級、知識蒸餾強化模型。其創新點包括：
1. Fourier跨階段混合器（FCSM）
FCSM結合了CSPnet和傅里葉頻域分析。傅里葉變換能將規律圖案（低頻）與缺陷（高頻）在頻譜上分離，FCSM建立雙流特徵學習路徑：一邊專注於本地細節（強化邊緣定位），另一邊則進行頻域-空間聯合建模，有效分離背景與異常。
2. FuseFlow-Net（FF-Net）多分支特徵聚合
FF-Net以多分支融合架構，結合深度可分離卷積（DWConv）及StarBlock，提升特徵交互效率。通過特徵劃分、重組、並行處理，保留細緻紋理同時減少冗餘運算，並引入跨層信息通道，強化細粒度信息的傳遞。
3. 可學習位置編碼（LPE）
傳統的正弦-餘弦位置編碼難以適應動態紋理。LPE利用可訓練嵌入層，自動發掘與任務相關的空間層級，動態捕捉最佳空間關聯，大大提升模型對不規則缺陷的識別力。
4. 動態相關指導蒸餾損失（DCGLoss）
傳統蒸餾方法多用固定掩碼，難以適應不同樣本特徵。DCGLoss引入動態掩碼生成和通道相關建模，能針對每個樣本自動聚焦於顯著區域，並保留背景信息，防止過擬合和誤檢；同時顯式對齊老師和學生模型的通道結構，兼顧局部細節與全局結構。
5. 老師-學生模型架構選擇
老師模型選用高參數量、強表達力的RT-DETR-X，學生則為輕量化的RT-DETR-R18。二者架構同源，減少蒸餾過程的結構失配，最大化知識遷移效益。
實驗設計與成效
數據集來自阿里雲天池平台，經嚴格清洗與增強，涵蓋多種典型缺陷（污漬、破洞、接縫印、色差等）。預處理包括高斯濾波（降噪）及直方圖均衡（提升對比）。模型在Linux+3090 GPU+PyTorch環境下訓練，主要評估指標為精度、召回率、mAP、參數量及FPS。
對比YOLOv5、YOLOv8及DETR頭混合架構，RT-DETR-R18在mAP@0.5上超越YOLOv8m-DETR 0.7個百分點，參數減少23%。而RT-DETR-FFD在mAP@0.5上較基線RT-DETR-R18提升6.3%，參數減少11.7%，證明其兼備高準確度與輕量化特性，適合資源受限工業場景實時部署。
編輯評論：從「頻譜思維」到工業智能化的深層啟示
這篇研究的最大亮點，在於將頻譜分析、動態學習與知識蒸餾三者有機結合，針對印花布這種「規律中藏異常」的複雜場景，提供了極具針對性的技術路線。FCSM的設計讓我們看到「頻譜思維」在工業智能檢測上的潛力——在香港或大灣區的製造業，這種思路同樣適用於電子、塑膠、陶瓷等高規律性產品的缺陷檢測。
DCGLoss的動態掩碼與通道對齊，則體現了「有層次的知識遷移」——不再是單純讓學生模仿老師，而是根據每個樣本、每個通道動態調整，這種「精細化學習」思維，對任何希望在AI智能檢測領域突破的本地企業，都有重要啟示。
更值得深思的是，這種將「數據驅動」與「結構知識」深度融合的路線，已經超越了傳統「黑盒」AI的範疇。它預示着未來的工業AI不僅僅是算力競賽，更是「領域知識+數據智能」的結合。對香港這類高度依賴精密製造和高端質檢的地區來說，這種智能化、可解釋、可擴展的AI檢測模式，將成為提升產業競爭力的關鍵。
最後，這項研究亦提醒我們：在追求AI輕量化與高準確度的過程中，不能只靠「壓縮參數」或「堆砌算力」，而是要從任務本質出發，設計有針對性的結構與學習策略。這樣的思路，對於所有希望推動本地工業智能化升級的從業者來說，都極具參考價值。
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