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基于改进特征融合和区域生成网络的Mask R-CNN的管件分拣研究
被引量：
1
1
作者
韩慧妍
吴伟州
+1 位作者
王文俊
韩燮
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期840-854,共15页
针对管件分割任务中各类管件区分难度大,光线和阴影对分割精度存在干扰等问题,提出了一种改进的掩膜区域卷积神经网络(mask region-convolutional neural network,Mask R-CNN)的管件分拣算法。通过增加低层特征图以改进特征融合网络,提...
针对管件分割任务中各类管件区分难度大,光线和阴影对分割精度存在干扰等问题,提出了一种改进的掩膜区域卷积神经网络(mask region-convolutional neural network,Mask R-CNN)的管件分拣算法。通过增加低层特征图以改进特征融合网络,提高小型管件的识别率;根据管件尺寸比例改进区域生长网络的生成框,以加快模型收敛速度;增加通道和空间注意力模块,提升管件识别精度及掩膜效果。将改进后的Mask R-CNN用于四类管件的分拣任务,实验结果表明,改进后Mask R-CNN的掩膜检测平均精度均值(mean average precision, mAP)和平均召回率(mean recall, mRecall)值分别提高了1.5%和1.7%,对管件位置、类型和尺寸的判别能力更强,能够满足实际生产中机器人分拣管件的精度要求。
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关键词
管件分拣
低层特征
区域生成网络
混合注意力机制
实例分割
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职称材料
题名
基于改进特征融合和区域生成网络的Mask R-CNN的管件分拣研究
被引量：
1
1
作者
韩慧妍
吴伟州
王文俊
韩燮
机构
中北大学计算机科学与技术学院
机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室
山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期840-854,共15页
基金
山西省自然科学基金(No.202303021211153)
国家自然科学基金(No.62106238)
+1 种基金
山西省科技成果转化引导专项(No.202104021301055)
山西省研究生创新项目(No.2021Y626)资助。
文摘
针对管件分割任务中各类管件区分难度大,光线和阴影对分割精度存在干扰等问题,提出了一种改进的掩膜区域卷积神经网络(mask region-convolutional neural network,Mask R-CNN)的管件分拣算法。通过增加低层特征图以改进特征融合网络,提高小型管件的识别率;根据管件尺寸比例改进区域生长网络的生成框,以加快模型收敛速度;增加通道和空间注意力模块,提升管件识别精度及掩膜效果。将改进后的Mask R-CNN用于四类管件的分拣任务,实验结果表明,改进后Mask R-CNN的掩膜检测平均精度均值(mean average precision, mAP)和平均召回率(mean recall, mRecall)值分别提高了1.5%和1.7%,对管件位置、类型和尺寸的判别能力更强,能够满足实际生产中机器人分拣管件的精度要求。
关键词
管件分拣
低层特征
区域生成网络
混合注意力机制
实例分割
Keywords
pipes sorting
low-level feature
area generation network
mixed attention mechanism
instance segmentation
分类号
P315.69 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进特征融合和区域生成网络的Mask R-CNN的管件分拣研究
韩慧妍
吴伟州
王文俊
韩燮
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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