典型文献
改进FasterRCNN模型的布氏硬度检测方法
文献摘要：
自动提取布氏压痕轮廓是提高布氏硬度检测效率的关键一步,针对传统机器视觉算法提取布氏压痕轮廓算法的不足,通过FasterRCNN模型实现了布氏硬度压痕直径的自动化检测;针对检测布氏硬度压痕圆的特点,提出对FasterRCNN模型的改进;在classification网络中的边框回归损失函数中加入预测检测框的长与宽的方差,在改进的边框回归函数优化目标修改为真实检测框与预测检测框差距最小且预测检测框宽与高之间差距最小,使得基于改进的FasterRCNN模型布氏硬度检测能够提供更加准确的目标预测检测框,取得更精准检测效果;同时引入数据增强的方法扩充有效数据大小;实验结果表明,基于FasterRCNN的布氏硬度模型检测方法适用于锈蚀和光滑金属表面工况;改进的FasterRCNN网络模型准确率为97.08％,较原模型提升0.73％,归一化均方误差(nMSE)为0.001 226,较原模型降低40.31％,改进的效果明显,并弥补机器视觉算法提取压痕轮廓的不足.
文献关键词：
FasterRCNN;布氏硬度;边框回归;压痕提取;计算机视觉
中图分类号：
作者姓名：
周如辰;游昌壕;潘永东
作者机构：
同济大学航空航天与力学学院,上海 200092
文献出处：
引用格式：
[1]周如辰;游昌壕;潘永东-.改进FasterRCNN模型的布氏硬度检测方法)[J].计算机测量与控制,2022(06):72-78,83
A类：
nMSE,压痕提取
B类：
FasterRCNN,布氏硬度,硬度检测,自动提取,检测效率,机器视觉算法,模型实现,压痕直径,自动化检测,classification,边框回归,损失函数,函数优化,优化目标,精准检测,检测效果,数据增强,有效数据,模型检测,锈蚀,金属表面,模型准确率,归一化均方误差,计算机视觉
AB值：
0.265941
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