基于Mask R-CNN的胶囊缺陷检测方法OA北大核心
Capsule Defect Detection Method Based on Mask R-CNN
针对传统的空心胶囊缺陷检测多用于人工抽样检测,无论是时间成本还是人力成本都较高,并且带有一定的主观性的问题,研究分析了胶囊缺陷的特点,设计并搭建了胶囊制造缺陷在线检测实验平台,设计并开源了药用空心胶囊凹陷缺陷数据集,提出了一种基于Mask R-CNN算法的胶囊缺陷检测识别方法,使用ResNet作为特征提取网络,ROIAlign对特征图ROI提取是完成像素级的对齐,能很好地解决胶囊缺陷的检测难题.经过实验验证,基于Mask R-CNN的胶囊缺陷检测识别的正确率较高.
段仲静;李少波;胡建军;杨静;王铮
贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室, 贵州 贵阳 550025贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室, 贵州 贵阳 550025贵州大学 机械工程学院, 贵州 贵阳 550025贵州大学 机械工程学院, 贵州 贵阳 550025贵州大学 机械工程学院, 贵州 贵阳 550025
信息技术与安全科学
深度学习Mask R-CNNResNet胶囊缺陷检测
《无线电工程》 2020 (10)
857-862,6
国家自然科学基金资助项目(5147509791746116)
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