基于改进的Faster RCNN碳纤维编织物缺陷检测

赵麟坤; 陈玉洁; 张玉井; 张豪

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基于改进的Faster RCNN碳纤维编织物缺陷检测

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以碳纤维立体编织物表面质量检测为研究对象,针对传统视觉识别率不高、小缺陷特征定位和识别不够准确的问题,提出基于改进的Faster RCNN缺陷检测算法。选取ResNet50作为主干特征提取网络,解决小缺陷特征图在卷积操作中的失真情况;采用Soft-NMS算法替换传统的NMS算法,以降低缺陷重复图像的误删;采用RoI Align层替换RoI Pooling层,以降低两次量化取整操作带来的缺陷特征定位误差。在PyTorch框架上对PASCAL VOC2007格式的缺陷图像数据集进行训练和测试。结果表明:改进的Faster RCNN平均精度均值为92.7%,相比原始Faster RCNN网络提升了3.8个百分点,其中毛刺等小缺陷特征识别平均精度提升了5.6个百分点。认为:基于改进的Faster RCNN模型可以满足碳纤维立体编织物表面质量检测要求。

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来源
《棉纺织技术》 |2023年第2期|48-54|共7页
作者
赵麟坤; 陈玉洁; 张玉井; 张豪;
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作者单位

东华大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类品质管理与质量控制;
关键词
碳纤维编织物; 织物疵点; 深度学习; Faster RCNN; RoI Align; Soft-NMS;

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