基于深度图像的精密零件加工问题研究

李小强

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针对精密零件加工中缺陷检测的准确率不高的问题，以发动机球形零件为研究对象，提出一种基于改进的Faster R-CNN算法的零件加工缺陷检测方法。结果表明，优化后的Faster R-CNN算法在缺陷检测准确度和检测效率上都有显著提升，其中基于引导锚框法的Faster R-CNN改进算法将准确度从优化前的60.1%提升到了97.9%,与其他优化方案相比大幅度地提升了检测准确度；而池化层网络结构的优化将原算法4.0/fps的检测速度提升至4.3/fps,最大化地提升了检测效率。通过以上改进方案在实际检测应用表现得出，优化后的Faster R-CNN算法可精准识别零件缺陷，提升精密零件加工缺陷问题的检测准确性和效率。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第7期|62-6673|共5页
作者
李小强;
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作者单位

陕西机电职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械加工精度理论;
关键词
深度图像; 缺陷检测; 精密零件加工; Faster R-CNN;

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