摘要：为解决对镜片缺陷识别和定位困难的问题,设计了一种基于轻量化特征选择(LFSN)的镜片多尺度缺陷检测系统。首先通过四步相移栅格光成像系统采集缺陷图像,基于傅里叶变换对图像进行融合以提高图像质量;然后,LFSN使用自动特征层选择结构,在训练过程中计算无锚框分支损失,获得最优特征层信息,更新参数,从而优化模型对不同缺陷大小信息的学习能力;还使用了深度分离可变卷积,通过双线性插值增加像素点在平面的偏移量,从而提升模型对缺陷形貌的主动学习能力,并一定程度减少模型训练参数量,降低检测时间,同时优化回归定位损失明确各阶段训练任务,利用一次惩罚项指导前期预测框中心距离回归;利用归一化二次项,指导后期预测框大小比例回归,使预测框更接近真实值;最后,通过实验采集镜片缺陷图像,并构建数据集进行对比实验。实验结果表明:识别和定位镜片的缺陷的准确率为96.3%,单幅检测时间为24.9 ms。