基于膨胀卷积的多尺度焊缝缺陷检测算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

(西安邮电大学 电子工程学院,陕西 西安 710121)

作者简介:

谷静(1975-),女,硕士,副教授,硕士 生导师,主要从事通信与信息系统、图像处理方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

陕西省重点研发计划(2020SF-370)资助项目 (西安邮电大学 电子工程学院,陕西 西安 710121)


Weld defect detection based on expansion convolution multi-scale fusion
Author:
Affiliation:

(School of Electronic Engineering,Xi′an University of Posts & Telecommunicat ions,Xi′an 710121,China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    本文针对焊缝缺陷尺度变化不一导致的检测率效果不理想,提出了一种基于更快地区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN) 对焊缝缺陷检测的改进算法。算法利用膨胀卷积在不同扩张率下进行特征融合,结 合不同感受野下的卷积核更全面地提取不同尺度的特征信息,来提升目标的检测精度。同时 利用深度可分离卷积,来对模型进行压缩,提高检测速度。实验表明,改进后的网络在保证 运行速度的同时,能够提高检测速度,检测精度可以达到72%。

    Abstract:

    This article in view of the different scale changes lead to the detect ion rate of weld defect effect is not ideal,is proposed based on a faster region-based convolutional neural network (Faster R-CNN) of weld defect detection algorithm of improved algorithm using convolution expansion characteristics under the diff erent expansion rate,combination of convolution kernels under different receptive field more co mprehensive to extract the feature information of different scales,to improve the target detec tion accuracy at the same time,the deep separable convolution is used to compress the model to impro ve the detection speed.The experiment shows that the improved network can improve the detection speed while ensuring the operation speed and the detection accuracy can reach 72%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

谷静,吴怡宁,孟鑫昊.基于膨胀卷积的多尺度焊缝缺陷检测算法[J].光电子激光,2022,33(1):61~66

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2021-06-14
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-02-25
  • 出版日期:
文章二维码