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基于YOLOX-FA的油泵组件目标朝向检测算法
1
作者
常杰
王呈
杨桂锋
《控制工程》
北大核心
2025年第5期936-942,共7页
Mprop组件的安装朝向检测是油泵质检的关键,针对基于旋转目标检测的目标朝向检测算法的流程复杂、精度低、检测角度受限等问题,创新性地提出了一种YOLOXFA(YOLOX-full angle)全角度目标朝向检测算法。首先,设计了一种六参数表示方法,通...
Mprop组件的安装朝向检测是油泵质检的关键,针对基于旋转目标检测的目标朝向检测算法的流程复杂、精度低、检测角度受限等问题,创新性地提出了一种YOLOXFA(YOLOX-full angle)全角度目标朝向检测算法。首先,设计了一种六参数表示方法,通过改进YOLOX算法解耦头结构实现六参数输出,能够对目标位置、宽高、朝向、类别进行同步解耦检测;其次,在解耦头前端嵌入了卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM),增强了模型对目标关键特征的学习能力,提高了识别准确率;最后,引入角度偏差校正系数,通过改进后的旋转鲁棒交并比(rotation-robust intersection over union,RIoU)损失函数完成了油泵Mprop组件的全角度检测。实验结果表明,YOLOX-FA相较于OHDet算法具有更高的检测精度,能够实现油泵Mprop组件的全角度高精度朝向检测,检测准确率达到94.51%。
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关键词
油泵质检
YOLOX
目标朝向检测
六参数表示法
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职称材料
基于空间特征融合的车间作业工具检测算法
被引量：
2
2
作者
王呈
黄义超
杨桂锋
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期39-49,共11页
手和工具的交互是区分车间人员作业行为的关键信息。为防止泵件装配工序错漏,达到实时监测的目的,提出基于空间特征融合的车间作业工具检测算法。首先,为了提高对目标的定位能力和检测精度,基于帧差法分割前景中的手部运动区域,获得具...
手和工具的交互是区分车间人员作业行为的关键信息。为防止泵件装配工序错漏,达到实时监测的目的,提出基于空间特征融合的车间作业工具检测算法。首先,为了提高对目标的定位能力和检测精度,基于帧差法分割前景中的手部运动区域,获得具有运动空间特征的纹理图像,结合装配过程的RGB图像构成目标检测网络的双通道输入。设计空间感知模块实现双通道输入的空间特征融合,获得全局空间信息。利用特征增强模块融合全局空间信息和深层语义信息,加强显著位置的特征响应。然后,采用ESNet(enhance shuffleNet)重构主干网络,基于深度可分离卷积实现多尺度特征提取,提高检测速度。最后,针对图像背景中局部元素变化问题,采用CutOut数据增强方法,提高模型抗干扰能力。实验结果表明,本文所提算法有效降低了误检率,较传统YOLOv5s的mAP提高6.4%,能够快速准确检测车间人员作业时使用的工具。
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关键词
工具检测
帧差法
双通道
注意力
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职称材料
基于Copula熵和改进AM-LSTM的砂轮剩余使用寿命预测
3
作者
程毅
王呈
杨桂锋
《控制工程》
2025年第9期1626-1633,共8页
砂轮是数控磨床的核心磨削部件,对其进行剩余使用寿命预测是实现磨床预测性维护的关键环节。针对数据维度高、有用信息少以及难以刻画砂轮退化机理的问题,提出基于Copula熵和改进注意力机制长短期记忆网络的砂轮剩余使用寿命预测方法。...
砂轮是数控磨床的核心磨削部件,对其进行剩余使用寿命预测是实现磨床预测性维护的关键环节。针对数据维度高、有用信息少以及难以刻画砂轮退化机理的问题,提出基于Copula熵和改进注意力机制长短期记忆网络的砂轮剩余使用寿命预测方法。为了降低模型的输入维度,利用Copula熵方法评估各传感器数据与砂轮寿命间的相关性,筛选有效变量。针对数据在多时间尺度上的时序特征差异,引入多尺度学习策略和注意力机制,提升模型对多参数长时间序列数据的特征挖掘能力。相比于常用的注意力机制长短期记忆(attention mechanism long short-term memory, AM-LSTM)网络,改进的AM-LSTM模型在砂轮剩余使用寿命预测实验中的均方根误差和绝对平均误差分别降低了21.39%和16.98%,验证了所提模型的有效性。
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关键词
剩余使用寿命预测
Copula熵
长短期记忆神经网络
多时间尺度
注意力机制
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职称材料
题名
基于YOLOX-FA的油泵组件目标朝向检测算法
1
作者
常杰
王呈
杨桂锋
机构
江南大学物联网工程学院
无锡威孚高科技集团股份有限公司
出处
《控制工程》
北大核心
2025年第5期936-942,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(61973137)
近地面探测技术重点实验室预研基金项目(6142414180104)。
文摘
Mprop组件的安装朝向检测是油泵质检的关键,针对基于旋转目标检测的目标朝向检测算法的流程复杂、精度低、检测角度受限等问题,创新性地提出了一种YOLOXFA(YOLOX-full angle)全角度目标朝向检测算法。首先,设计了一种六参数表示方法,通过改进YOLOX算法解耦头结构实现六参数输出,能够对目标位置、宽高、朝向、类别进行同步解耦检测;其次,在解耦头前端嵌入了卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM),增强了模型对目标关键特征的学习能力,提高了识别准确率;最后,引入角度偏差校正系数,通过改进后的旋转鲁棒交并比(rotation-robust intersection over union,RIoU)损失函数完成了油泵Mprop组件的全角度检测。实验结果表明,YOLOX-FA相较于OHDet算法具有更高的检测精度,能够实现油泵Mprop组件的全角度高精度朝向检测,检测准确率达到94.51%。
关键词
油泵质检
YOLOX
目标朝向检测
六参数表示法
Keywords
Oil pump quality inspection
YOLOX
object heading detection
six parameters notation method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于空间特征融合的车间作业工具检测算法
被引量：
2
2
作者
王呈
黄义超
杨桂锋
机构
江南大学物联网工程学院
无锡威孚高科技集团股份有限公司
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期39-49,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(61973137)
近地面探测技术重点实验室预研基金(6142414220203)项目资助。
文摘
手和工具的交互是区分车间人员作业行为的关键信息。为防止泵件装配工序错漏,达到实时监测的目的,提出基于空间特征融合的车间作业工具检测算法。首先,为了提高对目标的定位能力和检测精度,基于帧差法分割前景中的手部运动区域,获得具有运动空间特征的纹理图像,结合装配过程的RGB图像构成目标检测网络的双通道输入。设计空间感知模块实现双通道输入的空间特征融合,获得全局空间信息。利用特征增强模块融合全局空间信息和深层语义信息,加强显著位置的特征响应。然后,采用ESNet(enhance shuffleNet)重构主干网络,基于深度可分离卷积实现多尺度特征提取,提高检测速度。最后,针对图像背景中局部元素变化问题,采用CutOut数据增强方法,提高模型抗干扰能力。实验结果表明,本文所提算法有效降低了误检率,较传统YOLOv5s的mAP提高6.4%,能够快速准确检测车间人员作业时使用的工具。
关键词
工具检测
帧差法
双通道
注意力
Keywords
tool detection
frame difference method
dual channel
attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN9 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于Copula熵和改进AM-LSTM的砂轮剩余使用寿命预测
3
作者
程毅
王呈
杨桂锋
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《控制工程》
2025年第9期1626-1633,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(61973137)
近地面探测技术重点实验室预研基金资助项目(6142414180104)。
文摘
砂轮是数控磨床的核心磨削部件,对其进行剩余使用寿命预测是实现磨床预测性维护的关键环节。针对数据维度高、有用信息少以及难以刻画砂轮退化机理的问题,提出基于Copula熵和改进注意力机制长短期记忆网络的砂轮剩余使用寿命预测方法。为了降低模型的输入维度,利用Copula熵方法评估各传感器数据与砂轮寿命间的相关性,筛选有效变量。针对数据在多时间尺度上的时序特征差异,引入多尺度学习策略和注意力机制,提升模型对多参数长时间序列数据的特征挖掘能力。相比于常用的注意力机制长短期记忆(attention mechanism long short-term memory, AM-LSTM)网络,改进的AM-LSTM模型在砂轮剩余使用寿命预测实验中的均方根误差和绝对平均误差分别降低了21.39%和16.98%,验证了所提模型的有效性。
关键词
剩余使用寿命预测
Copula熵
长短期记忆神经网络
多时间尺度
注意力机制
Keywords
Remaining useful life prediction
Copula entropy
long short-term memory neural network
multi-scale
attentional mechanism
分类号
TP18 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOX-FA的油泵组件目标朝向检测算法
常杰
王呈
杨桂锋
《控制工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于空间特征融合的车间作业工具检测算法
王呈
黄义超
杨桂锋
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Copula熵和改进AM-LSTM的砂轮剩余使用寿命预测
程毅
王呈
杨桂锋
《控制工程》
2025
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职称材料
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