基于LabVIEW和Mask R-CNN的柱塞式制动主缸内槽表面缺陷检测OA北大核心CSCDCSTPCD
Surface defect detection of inner groove in plunger brake master cylinder based on LabVIEW and Mask R-CNN
为了解决传统图像处理方法对于铸铝材料表面缺陷检测通用性不高、准确度低等问题,研究了一种基于Mask R-CNN神经网络的缺陷检测系统.首先,采用自主研发的缺陷检测装置采集柱塞式制动主缸内槽表面图像,对其进行预处理,制作成Microsoft COCO格式数据集;其次,搭建适用于该数据集的Mask R-CNN神经网络结构,并绘制训练过程损失函数与平均精度均值曲线;最后,将检测结果与基于SVM和Faster R-CNN模型的检测结果进行比较,统计了3种…查看全部>>
金颖;王学影;段林茂
中国计量大学计量测试工程学院,杭州310018中国计量大学计量测试工程学院,杭州310018杭州沃镭智能科技股份有限公司,杭州310018
信息技术与安全科学
深度学习缺陷检测Mask R-CNN柱塞主缸卷积神经网络
《现代制造工程》 2020 (5)
125-132,8
国家重点研发计划项目(2017YFF0206306,2018YFF01012006)浙江省重大科技专项项目(2018C01063)
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