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基于改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法
被引量：
1
1
作者
王宇
徐福丽
+5 位作者
王怀震
崔勇
姜岩
陶晔
王译笙
张琦
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期3954-3966,共13页
由于工业现场采集的铸管字符图像存在背景模糊、字符区域占比小、刻字位置不固定、油漆遮挡等问题,导致现有模型的检测精度难以满足工业现场的需求。针对上述问题,提出改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法。首先对特征金字塔进行改进,...
由于工业现场采集的铸管字符图像存在背景模糊、字符区域占比小、刻字位置不固定、油漆遮挡等问题,导致现有模型的检测精度难以满足工业现场的需求。针对上述问题,提出改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法。首先对特征金字塔进行改进,提出融合小目标增强的特征金字塔(STE-FPN),利用多尺度特征融合的特征增强能力丰富铸管小目标字符的特征信息。其次引入自矫正/池化的ResNeSt(SCP-ResNeSt)作为特征提取网络,利用自矫正卷积和池化操作以提升背景复杂的铸管字符特征提取效率。最后对级联结构进行改进,引进Mask分支结构,可以自适应地检测字符区域并去除干扰区域,优化了检测结果。将改进后的算法在铸管数据集上进行测试,其平均检测精度mAP为99.1%,比原Cascade RCNN算法提高了2.3%,得到的精度表明改进后的性能优于原算法。
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关键词
铸管字符检测
背景模糊
Cascade
RCNN
ResNeSt
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职称材料
面向离散制造业的深度学习无代码开发平台
被引量：
3
2
作者
王宇
王挺
+3 位作者
宋纯贺
崔勇
王怀震
祝景阳
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2091-2101,共11页
深度学习技术在现代离散制造业中有很多应用场景,是支撑离散制造业由数字化、网络化阶段向智能化转型的关键技术之一。对离散制造业的从业者而言,使用传统开发方式,应用深度学习技术解决生产场景中问题的学习成本很高,需要从业者同时具...
深度学习技术在现代离散制造业中有很多应用场景,是支撑离散制造业由数字化、网络化阶段向智能化转型的关键技术之一。对离散制造业的从业者而言,使用传统开发方式,应用深度学习技术解决生产场景中问题的学习成本很高,需要从业者同时具备较深的开发能力和深度学习知识背景。为了尽可能地降低离散制造业从业人员进行深度学习功能开发的成本,在对离散制造业的特性、深度学习在离散制造业的应用情况和人工智能开发模式进行充分了解之后,提出了适用于离散制造业的深度学习无代码开发平台的构建方案,并进行了实现,最后应用企业级的项目进行了应用效果对比,证明了该开发平台的优异性能。
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关键词
离散制造业
深度学习
无代码开发
人工智能
球墨铸管
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职称材料
题名
基于改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法
被引量：
1
1
作者
王宇
徐福丽
王怀震
崔勇
姜岩
陶晔
王译笙
张琦
机构
中国科学院网络化控制系统重点实验室
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与
智能
制造创新研究院
沈阳工业大学软件学院
上海波士内智能科技有限公司
沈阳中科博微
科技
股份
有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期3954-3966,共13页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFA0711304)。
文摘
由于工业现场采集的铸管字符图像存在背景模糊、字符区域占比小、刻字位置不固定、油漆遮挡等问题,导致现有模型的检测精度难以满足工业现场的需求。针对上述问题,提出改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法。首先对特征金字塔进行改进,提出融合小目标增强的特征金字塔(STE-FPN),利用多尺度特征融合的特征增强能力丰富铸管小目标字符的特征信息。其次引入自矫正/池化的ResNeSt(SCP-ResNeSt)作为特征提取网络,利用自矫正卷积和池化操作以提升背景复杂的铸管字符特征提取效率。最后对级联结构进行改进,引进Mask分支结构,可以自适应地检测字符区域并去除干扰区域,优化了检测结果。将改进后的算法在铸管数据集上进行测试,其平均检测精度mAP为99.1%,比原Cascade RCNN算法提高了2.3%,得到的精度表明改进后的性能优于原算法。
关键词
铸管字符检测
背景模糊
Cascade
RCNN
ResNeSt
Keywords
character detection of cast pipes
blurred background
Cascade region convolutional neural network
ResNeSt
分类号
TG255 [金属学及工艺—铸造]
TP391.41 [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
面向离散制造业的深度学习无代码开发平台
被引量：
3
2
作者
王宇
王挺
宋纯贺
崔勇
王怀震
祝景阳
机构
中国科学院网络化控制系统重点实验室
中国科学院沈阳自动化研究所
中国科学院机器人与
智能
制造创新研究院
沈阳中科博微
科技
股份
有限公司
上海波士内智能科技有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期2091-2101,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB1714000)。
文摘
深度学习技术在现代离散制造业中有很多应用场景,是支撑离散制造业由数字化、网络化阶段向智能化转型的关键技术之一。对离散制造业的从业者而言,使用传统开发方式,应用深度学习技术解决生产场景中问题的学习成本很高,需要从业者同时具备较深的开发能力和深度学习知识背景。为了尽可能地降低离散制造业从业人员进行深度学习功能开发的成本,在对离散制造业的特性、深度学习在离散制造业的应用情况和人工智能开发模式进行充分了解之后,提出了适用于离散制造业的深度学习无代码开发平台的构建方案,并进行了实现,最后应用企业级的项目进行了应用效果对比,证明了该开发平台的优异性能。
关键词
离散制造业
深度学习
无代码开发
人工智能
球墨铸管
Keywords
discrete manufacturing
deep learning
codeless development
artificial intelligence
ductile iron pipe
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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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Cascade RCNN铸管字符检测算法
王宇
徐福丽
王怀震
崔勇
姜岩
陶晔
王译笙
张琦
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
2
面向离散制造业的深度学习无代码开发平台
王宇
王挺
宋纯贺
崔勇
王怀震
祝景阳
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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