基于深度学习的齿轮视觉微小缺陷检测

韩明; 吴庆祥; 曾雄军

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cqvip:针对齿轮视觉微小缺陷,采用一种基于深度学习算法的Mask R-CNN网络进行检测,并对网络进行相应地优化调整.首先,通过比较5种残差神经网络检测效果,选择resnet-101作为图像共享特征提取网络.然后,剔除特征金子塔网络中对特征图P5进行的不合理的3×3卷积,缺齿检出率指标相应得到提升.最后,为了对候选区域网络进行有效的训练,根据设计的样本标注方案中小范围波动的标注尺寸,设置合适的anchors大小以及宽高比.最终,经过优化的Mask R-CNN网络达到了98.2%缺齿检出率.

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来源
《计算机系统应用》 |2020年第3期|100-107|共8页
作者
韩明; 吴庆祥; 曾雄军;
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作者单位

福建师范大学光电与信息工程学院福州350007;

医学光电科学与技术教育部重点实验室福州350007;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
深度学习; 微小缺陷; 齿轮; 残差神经网络; 特征金字塔网络;

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