基于深度学习的杂乱场景下零件实例分割

王杨; 李东年; 陈成军; 赵正旭

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基于深度学习的杂乱场景下零件实例分割

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为了检测和分割箱盒内杂乱摆放的零件,同时针对卷积神经网络需要大量和高质量图像进行训练的问题,提出了一种基于零件合成训练集对Mask RCNN网络进行训练的方法.首先,利用三维仿真技术,通过OpenSceneGraph(OSG)和Bullet建立了杂乱场景零件训练集合成系统,生成大量的合成图像;其次,建立了三种不同的训练集,分别对Mask RCNN网络训练;最后,利用Kinect视觉传感器采集真实图像进行测试.实验证明,该方法的准确率为97％,可以对杂乱场景下的零件有效地进行检测和分割.

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2021年第8期|118-121125|共5页
作者
王杨; 李东年; 陈成军; 赵正旭;
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作者单位

青岛理工大学机械与汽车工程学院山东青岛 266520;

青岛理工大学机械与汽车工程学院山东青岛 266520;

青岛理工大学机械与汽车工程学院山东青岛 266520;

青岛理工大学机械与汽车工程学院山东青岛 266520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械制造工艺;金属切削加工工艺;
关键词
零件实例分割; 合成图像; 杂乱场景; 三维仿真;

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