在岩巷掘进面爆破作业中，目前采用人工装药或由经验丰富的人员操作机械臂进行装药，作业的有效性和安全性难以保证。装药机械臂的智能化发展是实现掘进面爆破作业中药物填充操作安全高效运行的关键，而炮孔图像检测算法是装药机械臂智能化控制系统的核心算法。为实现装药机械臂的智能化控制，保证炮孔图像检测精度的同时降低控制装置的功耗，以满足装药机械臂嵌入式控制装置达到本质安全型电气产品的安全要求，本文提出了一种轻量化炮孔检测与定位算法Mv3-SCD。该算法在炮孔检测的精度方面，针对炮孔受围岩背景、岩石阴影影响产生的误检现象，以及炮孔在图像中表现出上下文信息少、可识别特征有限导致的漏检问题，首先设计了一种炮孔检测头结构，通过使用高分辨率的检测头来减少过多的下采样导致的炮孔特征损失；然后引入了Mv3＿Block使本文算法在浅层特征便具备较强的炮孔语义抽象能力，通过配合空洞金字塔池化模块增大感受野，以捕获复杂围岩背景下炮孔和岩石遮挡形成的阴影之间的细粒度差异特征；最后，为了提高炮孔边界框回归的准确率，本文对损失函数进行了优化。针对炮孔图像检测与定位算法网络模型参数量大、每秒帧数小的问题，提出了一种轻量级的Sc＿C2f模块来对网络结构进行优化。为了验证算法的有效性，本文分别从主观和客观两个方面对Mv3-SCD进行了分析。与最先进的检测算法相比，Mv3-SCD炮孔算法具有最优的炮孔检测效果，炮孔检测的平均精度、mAP@0.5＿0.95、检测速度分别提升了8.99%，7.76%，39.05%，模型参数量下降了3.96%。实验结果表明，本文提出的算法能够有效提高智能装药机械臂的精准度，且提高网络模型的轻量化程度。

0引言
1炮孔图像检测模型
1.1 检测头网络
1.2 主干网络
1.2.1 Mv3＿Block
1.2.2 Sc＿C2f模块
1.2.3 空洞金字塔池化模块
1.3 优化损失函数
2实验结果与分析
2.1 数据采集
2.2 实验配置
2.3 评价指标
2.4 实验结果及分析
2.5 消融实验
3结论