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基于改进的Faster R-CNN的齿轮外观缺陷识别研究
被引量：
9
1
作者
吉卫喜
杜猛
+1 位作者
彭威
徐杰
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2198-2205,共8页
为了实现齿轮外观缺陷自动化识别,提高齿轮产品的合格率。针对传统缺陷识别算法泛化差,人工提取特征耗时,提出了一种改进的较快的基于区域卷积神经网络(FasterR-CNN)的齿轮缺陷识别模型。设计出VGG-2CF网络,提高识别较小目标的能力;引入...
为了实现齿轮外观缺陷自动化识别,提高齿轮产品的合格率。针对传统缺陷识别算法泛化差,人工提取特征耗时,提出了一种改进的较快的基于区域卷积神经网络(FasterR-CNN)的齿轮缺陷识别模型。设计出VGG-2CF网络,提高识别较小目标的能力;引入AM-Softmax损失函数,以减小类内特征的差异性,进一步增大类之间差异性;结合机器学习算法中的F度量值(F-measure),提出一种AMF-Softmax损失函数,解决数据不平衡的问题。实验结果表明,提出的改进模型具有较高的识别率,适用于齿轮外观的自动化检测。
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关键词
齿轮缺陷识别
FASTER
R-CNN
VGG-2CF
AMF-Softmax损失函数
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职称材料
题名
基于改进的Faster R-CNN的齿轮外观缺陷识别研究
被引量：
9
1
作者
吉卫喜
杜猛
彭威
徐杰
机构
江南大学机械工程学院
江南大学江苏省食品制造装备重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2198-2205,共8页
基金
国家自然科学基金(11402264)
文摘
为了实现齿轮外观缺陷自动化识别,提高齿轮产品的合格率。针对传统缺陷识别算法泛化差,人工提取特征耗时,提出了一种改进的较快的基于区域卷积神经网络(FasterR-CNN)的齿轮缺陷识别模型。设计出VGG-2CF网络,提高识别较小目标的能力;引入AM-Softmax损失函数,以减小类内特征的差异性,进一步增大类之间差异性;结合机器学习算法中的F度量值(F-measure),提出一种AMF-Softmax损失函数,解决数据不平衡的问题。实验结果表明,提出的改进模型具有较高的识别率,适用于齿轮外观的自动化检测。
关键词
齿轮缺陷识别
FASTER
R-CNN
VGG-2CF
AMF-Softmax损失函数
Keywords
gear defect recognition
Faster R-CNN
VGG-2CF
AMF-Softmax loss function
分类号
TP391.4 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的Faster R-CNN的齿轮外观缺陷识别研究
吉卫喜
杜猛
彭威
徐杰
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
9
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