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题名基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法
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作者
于微波
周旺
杨宏韬
李昱
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机构
长春工业大学电气与电子工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第32期14282-14288,共7页
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基金
吉林省教育厅项目(JJKH20210744KJ)
吉林省科技发展计划项目(20200401118GX)。
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文摘
针对传统姿态识别算法识别精度不高,通用性不强,易受环境因素的影响,且需要对检测图像进行复杂的图像预处理操作的问题。基于卷积神经网络的特征提取能力和识别分类能力,提出一种基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法,所提算法去除了传统复杂的预处理操作,通过提取轴承盖4个面的特征,对轴承盖4个面进行识别。实验结果表明:所提算法不仅可以正确识别发动机主轴承盖的4个面,而且平均识别精度为100%,平均识别时间为3.80 s,具有识别精度高,识别时间短,抗干扰能力强的特点。
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关键词
发动机主轴承盖
姿态识别
卷积神经网络
深度学习
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Keywords
engine main bearing cap
attitude recognition
convolutional neural network
deep learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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