| 摘 要： | 为了实现在电铲工作过程中对铲齿磨损进行实时检测,防止因铲齿磨损而影响电铲开采效率,提出了一种基于改进Mask Scoring R-CNN（region convolutional neural network,区域卷积神经网络）的铲齿实例分割模型。首先,以ResNet-101（residual network, 残差网络）和改进的FPN（feature pyramid networks,特征金字塔网络）作为主干网络,提取高、低特征层的语义信息和细节特征并融合,结合ROI Align层对局部特征层进行裁剪和归一化处理,以完成目标检测与实例分割;然后,基于获取的铲齿分割效果图以及二值化掩码图形信息,计算实例分割后图像中铲齿部分的像素面积,以判断其磨损情况。结果表明,以ResNet-101和改进FPN为主干网络的铲齿实例分割模型在测试集上的平均像素精度为90.76%,平均交并比为83.62%,相比于以ResNet-101和传统FPN为主干网络的实例分割模型分别提升了1.18%和1.21%。在电铲采掘工作现场进行8次铲齿磨损检测实验,检测到的每颗铲齿的磨损程度波动幅度均小于2%,均方差为0.7左右,说明所提出的实例分割模型对铲齿有较好的分割效果和稳定性,基本满足磨损检测要求。研究结果可为铲齿磨损状态的智能化检测提供新思路。
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