卷积神经网络在指针缺陷检测系统中的应用

卷积神经网络在指针缺陷检测系统中的应用

论文摘要

针对汽车仪表盘指针生产线需要对烫印的指针进行微小缺陷检测的特殊要求,设计了一种融合Yolo、Faster RCNN算法的指针缺陷检测系统.首先,采集生产线上大量指针图片,并选取有缺陷的图片进行指针标注;然后使用Darknet-53网络作为Yolo算法的特征提取网络对指针进行预检测,再对预检测结果进行分类和切割;其次将切割后的图片进行缺陷标注,并结合Inception网络和Resnet网络,改进Faster RCNN的特征提取网络;最后设计一个端到端的指针缺陷检测模型.结果表明:设计的指针缺陷检测系统帧率可达1.25 FPS,在保证检测精度的同时,满足机械手抓取的运动速度,符合指针生产工艺的要求.

论文目录

  • 1 Yolo算法
  •   1.1 Darknet-53模型
  •   1.2 Yolov3算法
  •   1.3 损失函数
  • 2 Faster RCNN算法
  •   2.1 Inception
  •   2.2 Resnet
  •   2.3 Inception_Resnet
  •   2.4 Faster RCNN算法
  •     2.4.1 区域建议网络
  •     2.4.2 损失函数
  • 3 实验与结果分析
  •   3.1 Yolov3实验
  •   3.2 Inception_Resnet_Faster RCNN实验
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 汪鑫耘,赵卫东

    关键词: 缺陷检测

    来源: 兰州工业学院学报 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 安徽工业大学电气与信息工程学院

    基金: 国家自然科学基金(61601004,61472282)

    分类号: U472;TP391.41;TP183

    页码: 49-54

    总页数: 6

    文件大小: 381K

    下载量: 124

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