| 基于Faster R-CNN算法的列车轴承表面缺陷检测研究 |
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| 引用本文： | 石炜,李嘉楠,张惠丽,黄迎久.基于Faster R-CNN算法的列车轴承表面缺陷检测研究[J].机床与液压,2021,49(11):103-108. |
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| 作者姓名： | 石炜 李嘉楠 张惠丽 黄迎久 |
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| 作者单位： | 内蒙古科技大学机械工程学院;包头职业技术学院电气工程系;内蒙古科技大学工程训练中心 |
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| 基金项目： | 2018年内蒙古自治区自然科学基金项目（2018LH050248）；2018年内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目（NJZY18149） |
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| 摘 要： | 将深度学习Faster R-CNN应用于列车轴承图像的表面缺陷检测。建立人工数据库BSD,通过对图像增广弥补数据不足的缺陷;采用Faster R-CNN算法进行目标检测和识别,卷积神经网络采用ZF Net模型,对BSD数据集训练,得到检测结果;并与传统检测方法Canny算法的检测结果进行比较。试验结果表明:和传统Canny算法比较,基于Faster R-CNN算法的轴承缺陷的检测精度为93.03%、检测时间为0.29 s,相比传统Canny算法检测精度提升21.73%、检测时间减少2.21 s,同时准确率大幅度提高,能够实现轴承表面缺陷的精确检测和识别,满足铁路部门对轴承检修的需求。
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| 关 键 词： | 深度学习 缺陷检测 图像增广 卷积神经网络 |
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