基于膨胀卷积的多尺度焊缝缺陷检测算法

谷静; 吴怡宁; 孟鑫昊

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基于膨胀卷积的多尺度焊缝缺陷检测算法

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本文针对焊缝缺陷尺度变化不一导致的检测率效果不理想,提出了一种基于更快地区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)对焊缝缺陷检测的改进算法。算法利用膨胀卷积在不同扩张率下进行特征融合,结合不同感受野下的卷积核更全面地提取不同尺度的特征信息,来提升目标的检测精度。同时利用深度可分离卷积,来对模型进行压缩,提高检测速度。实验表明,改进后的网络在保证运行速度的同时,能够提高检测速度,检测精度可以达到72%。

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来源
《光电子．激光》 |2022年第1期|61-66|共6页
作者
谷静; 吴怡宁; 孟鑫昊;
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作者单位

西安邮电大学电子工程学院;

陕西西安710121;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
焊缝缺陷检测; 更快地区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network; Faster R-CNN); 特征融合; 膨胀卷积;

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