典型文献
基于改进Faster R-CNN的航空发动机制件表面缺陷检测算法
文献摘要：
针对现有航空发动机制件缺陷检测所存在的检测准确率低、速度慢等问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的缺陷检测方法.该算法使用深度残差网络提取缺陷特征,采用含有内容感知重组的特征金字塔模型融合各层次特征图,并根据检测框尺度选取相应层次的特征图进行检测和识别,在RCNN部分使用分层采样实现挖掘难例,增强模型对难例样本的学习.实验结果表明:所提算法具有较高的检测准确率,而且能够有效提升检测速度.
文献关键词：
制件缺陷检测;Faster R-CNN算法;内容感知重组;分层采样
中图分类号：
作者姓名：
唐嘉鸿;黄颀;田春岐
作者机构：
中国航发上海商用航空发动机制造有限责任公司,上海201306;同济大学电子与信息工程学院,上海201804
文献出处：
引用格式：
[1]唐嘉鸿;黄颀;田春岐-.基于改进Faster R-CNN的航空发动机制件表面缺陷检测算法)[J].机床与液压,2022(23):93-98
A类：
制件缺陷检测,内容感知重组
B类：
Faster,航空发动机,表面缺陷检测,检测算法,检测准确率,速度慢,缺陷检测方法,使用深度,深度残差网络,缺陷特征,特征金字塔,金字塔模型,模型融合,各层次,层次特征,特征图,检测和识别,RCNN,分层采样,增强模型,检测速度
AB值：
0.336488
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
