資料介紹
針對人工和傳統(tǒng)自動化算法檢測發(fā)動機零件表面缺陷中準確率和效率低下,無法滿足智能制造需求問題提岀了一種基于深度學習的檢測算法。以 Faster r-CNN深度學習算法為算法框架,引入聚類理論來確定 anchor方案通過對比k- meansⅡ和CURE聚類算法生成 anchor對檢測結果的影響,提出了基于聚類生成 anchor方案的 Faster R-CNN的零件表面缺陷檢測算法,并引入多級ROI池化層結構,減少ROI池化過程中取整帶來的偏差,實現(xiàn)高效并準確檢測零件表面缺陷的目的。通過設計缺陷圖像數(shù)據(jù)采集方案,建立了3種缺陷零件數(shù)據(jù)集,并驗證了算法的性能。實驗結果表明,該算法將缺陷檢測的均值平均精度皿AP從原算法的54.σ%提高到97.9%,檢測速度最快達到4.9fs,能夠滿足智能制造的生產需求。
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