典型文献
级联结构与Faster R-CNN相结合的焊缝缺陷检测
文献摘要：
针对目前风电塔筒焊缝缺陷人工检测或自动检测方法中存在的安全性差、效率低和准确率低等问题,提出一种改进Faster R-CNN焊缝缺陷检测方法.首先,制作焊缝缺陷样本数据集,并对有限的数据集通过数据增强技术进行样本扩充,改进RPN网络,利用K-means聚类方法生成更加接近目标区域的anchor box;同时结合ResNet深度残差网络,获取更小的焊缝缺陷细节特征,最后为了能获得精确的缺陷位置,采用一种基于IOU(intersection over union)值的三层级联结构.实验结果表明,改进后的Faster R-CNN模型对5种焊缝样本的检测mAP值为89.6％,对工厂的实际操作有较高的应用价值.
文献关键词：
焊缝缺陷;Faster R-CNN;K-means;级联结构;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
吴忍;孙渊
作者机构：
上海电机学院机械学院,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]吴忍;孙渊-.级联结构与Faster R-CNN相结合的焊缝缺陷检测)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(02):59-62,67
A类：
B类：
级联结构,Faster,焊缝缺陷检测,风电塔筒,自动检测,缺陷检测方法,样本数据集,数据增强技术,样本扩充,RPN,means,聚类方法,目标区域,anchor,box,ResNet,深度残差网络,细节特征,缺陷位置,IOU,intersection,over,union,三层级,mAP,实际操作
AB值：
0.368553
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