电子测量技术

作者：李豆，王静宇，任国印，褚佳兴

单位：内蒙古科技大学数智产业学院(网络安全学院) 包头 014010

关键词：图像分割;氩花;实时性;高效性

基金：国家自然科学基金（62466045）、2022年第三批自治区重点研发和成果转化计划项目（社会公益）（2022YFSH0044）、内蒙古自然科学基金（2024QN06012）项目资助

钢包底吹氩是炼钢生产的关键环节，其中钢液的裸露面积(氩花)是评估底吹效果的重要依据。为实现氩花的量化分析，引入了图像分割技术。然而，现有的分割网络普遍存在参数量大，计算机资源要求高，分割精度不足等问题，无法满足工业生产中对实时性和高效性的要求。为此，本文提出了一种创新性的氩花分割网络ArgusFusion。该网络采用U形结构，在特征提取和重建阶段，结合卷积模块与创新性的注意力机制(Glo-MLP attention)实现高效信息交换。瓶颈层引入改进的多分支混合模块(MACA-Mixer)以增强特征表达能力。此外，跳跃连接中引入自适应层级特征融合架构(AHFF)优化边缘分割。实验结果表明，ArgusFusion在工业氩花数据集上以0.51 M参数量，1.38 GFLOPs计算量，实现88.90％IoU精度，具备高分割精度和低资源消耗优势，完全满足工业实时性要求。

来源：2026年第2期

《电子测量技术》期刊编辑部

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