| 基于迁移学习的高铁线缆扣件装配检测 |
| |
| 引用本文： | 冒文彦,顾寄南,黎良臣. 基于迁移学习的高铁线缆扣件装配检测[J]. 机械设计与制造, 2021, 368(10): 179-181,185. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2021.10.039 |
| |
| 作者姓名： | 冒文彦 顾寄南 黎良臣 |
| |
| 作者单位： | 江苏大学机械工程学院,江苏镇江212000 |
| |
| 摘 要： | 为了判断高铁线缆扣件的装配是否正确,这里采用一种基于迁移学习的卷积神经网络的算法对高铁线缆扣件装配进行检测.首先将预训练的网络与目标检测算法相结合,建立完整的装配检测网络,然后对制作好的数据集进行训练和测试.实验结果表明,相比传统对象识别的方法,该方法不仅提高了工件装配检测的准确度,还保证了工业检测中对实时性的要求.另外,由于卷积神经网络可以获取工件图像的深层特征,从而使得目标检测算法更加稳健,更能适应光照、灰尘等环境噪声的变化.
|
| 关 键 词： | 高铁线缆扣件 装配检测 Faster R-CNN 迁移学习 |
The Assembly Detection of High-Speed Rail Cable Fastener Based on Transfer Learning |
| |
| MAO Wen-yan,GU Ji-nan,LI Liang-chen. The Assembly Detection of High-Speed Rail Cable Fastener Based on Transfer Learning[J]. Machinery Design & Manufacture, 2021, 368(10): 179-181,185. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2021.10.039 |
| |
| Authors: | MAO Wen-yan GU Ji-nan LI Liang-chen |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
