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基于改进Faster-RCNN的起重机钢丝绳表面缺陷识别方法
1
作者
苏立鹏
娄益凡
+3 位作者
杨吴奔
高建貌
王雪迎
易灿灿
《机电工程》
北大核心
2025年第7期1341-1349,共9页
针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识...
针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识别的性能。首先,采用了多尺度策略提高输入图像的分辨率,从而更好地检测不同大小的缺陷;其次,在网络中引入了可变形卷积,以增强其捕捉传统卷积技术难以检测的钢丝绳缺陷复杂形状特征的能力;采用了路径增强技术融合低维和高维特征,有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题,极大提升了模型在各层之间保持关键信息的能力;最后,采用了广义交并比(GIOU)损失函数替代传统的交并比(IOU)损失函数,显著提高了边界框预测的准确性,验证了改进后的Faster-RCNN算法在起重机钢丝绳损伤检测的性能提升方面较为显著。研究结果表明:改进版Faster-RCNN模型相比原算法在精度上有了显著提高,准确率从81.8%提升至90.2%,召回率从83.8%提高至94.2%,最终平均精度达到0.934,提升了9.6%。与传统检测算法如SSD和原版YOLOv5相比,该方法的准确率分别提高了17.6%和11.0%,证明了其在钢丝绳损伤图像识别中的有效性。
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关键词
起重机械
损伤检测
改进的快速区域卷积神经网络
多尺度和自定义锚框策略
广义交并比损失函数
可变形卷积
路径增强特征金字塔
区域提议网络
消融实验
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职称材料
题名
基于改进Faster-RCNN的起重机钢丝绳表面缺陷识别方法
1
作者
苏立鹏
娄益凡
杨吴奔
高建貌
王雪迎
易灿灿
机构
温州市特种设备检测科学研究院
武汉科技大学机械工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第7期1341-1349,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1709210)
温州市基础性科研项目(2023G0277)。
文摘
针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识别的性能。首先,采用了多尺度策略提高输入图像的分辨率,从而更好地检测不同大小的缺陷;其次,在网络中引入了可变形卷积,以增强其捕捉传统卷积技术难以检测的钢丝绳缺陷复杂形状特征的能力;采用了路径增强技术融合低维和高维特征,有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题,极大提升了模型在各层之间保持关键信息的能力;最后,采用了广义交并比(GIOU)损失函数替代传统的交并比(IOU)损失函数,显著提高了边界框预测的准确性,验证了改进后的Faster-RCNN算法在起重机钢丝绳损伤检测的性能提升方面较为显著。研究结果表明:改进版Faster-RCNN模型相比原算法在精度上有了显著提高,准确率从81.8%提升至90.2%,召回率从83.8%提高至94.2%,最终平均精度达到0.934,提升了9.6%。与传统检测算法如SSD和原版YOLOv5相比,该方法的准确率分别提高了17.6%和11.0%,证明了其在钢丝绳损伤图像识别中的有效性。
关键词
起重机械
损伤检测
改进的快速区域卷积神经网络
多尺度和自定义锚框策略
广义交并比损失函数
可变形卷积
路径增强特征金字塔
区域提议网络
消融实验
Keywords
hoisting machinery
damage detection
improved faster region-based convolutional neural network(Faster-RCNN)
multi-scale and custom anchor frame strategy
generalized intersection over union(GIOU)
deformable convolution
path enhancement feature pyramid
region proposal network(RPN)
ablation experiment
分类号
TH21 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进Faster-RCNN的起重机钢丝绳表面缺陷识别方法
苏立鹏
娄益凡
杨吴奔
高建貌
王雪迎
易灿灿
《机电工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
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