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基于改进Faster R-CNN的车轮踏面缺陷检测
被引量：
7
1
作者
郑茹丹
李金龙
+1 位作者
张渝
高晓蓉
《中国铁路》
2021年第3期131-135,共5页
车轮踏面缺陷是影响列车轮对正常工作的重要因素,目前主流的检测方式为人工或半自动检测,耗时长、效率差、精度低,提高检测效率和精度、及时获取踏面缺陷信息对保障列车正常运行具有重要意义。针对现有神经网络算法难以检测细小缺陷的问...
车轮踏面缺陷是影响列车轮对正常工作的重要因素,目前主流的检测方式为人工或半自动检测,耗时长、效率差、精度低,提高检测效率和精度、及时获取踏面缺陷信息对保障列车正常运行具有重要意义。针对现有神经网络算法难以检测细小缺陷的问题,提出改进Faster R-CNN的检测方法,改进了基于候选框大小与IOU的评估方法,并优化了相关部位的损失函数以适应不同尺度的缺陷检测,抑制了高亮度区域。实验结果表明,该方法能够有效对车轮踏面细小缺陷进行检测并准确定位,通过与Faster R-CNN和YOLO V3网络比较可见,提出方法的检测精度明显提高,同时保证了一定的召回率与检测速度。
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关键词
神经网络
Faster
R-CNN
车轮踏面
细小缺陷检测
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN的车轮踏面缺陷检测
被引量：
7
1
作者
郑茹丹
李金龙
张渝
高晓蓉
机构
西南交通大学物理科学与技术学院
出处
《中国铁路》
2021年第3期131-135,共5页
基金
国家自然科学基金(61771409)。
文摘
车轮踏面缺陷是影响列车轮对正常工作的重要因素,目前主流的检测方式为人工或半自动检测,耗时长、效率差、精度低,提高检测效率和精度、及时获取踏面缺陷信息对保障列车正常运行具有重要意义。针对现有神经网络算法难以检测细小缺陷的问题,提出改进Faster R-CNN的检测方法,改进了基于候选框大小与IOU的评估方法,并优化了相关部位的损失函数以适应不同尺度的缺陷检测,抑制了高亮度区域。实验结果表明,该方法能够有效对车轮踏面细小缺陷进行检测并准确定位,通过与Faster R-CNN和YOLO V3网络比较可见,提出方法的检测精度明显提高,同时保证了一定的召回率与检测速度。
关键词
神经网络
Faster
R-CNN
车轮踏面
细小缺陷检测
Keywords
neural network
Faster R-CNN
wheel tread
small defect detection
分类号
U216.8 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U279.3 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进Faster R-CNN的车轮踏面缺陷检测
郑茹丹
李金龙
张渝
高晓蓉
《中国铁路》
2021
7
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