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题名基于特征匹配与深度学习呼吸器缺陷检测方法
被引量：1
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作者
项新建
潘磊
吴海腾
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机构
浙江科技学院电气工程及其自动化学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2022年第6期57-61,97,共6页
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基金
浙江省重点研发计划项目(2018C01085)。
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文摘
基于现有巡检机器人在颜色空间对呼吸器的缺陷检测,提出了一种特征匹配与深度学习相结合的呼吸器缺陷检测方法。该方法首先制作呼吸器脚本图片,利用SURF特征匹配算法裁剪出呼吸器定位大图;然后引入通道注意力机制,改进SSD目标检测算法,经过标注与训练,得到呼吸器缺陷检测和分类。经过对比实验,在硅胶变色状态检测精确度达到98.5%,在外观破损检测精确度达到98.0%。实际场景中,该方法单张图片检测时间0.46 s,基本满足实际要求。
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关键词
巡检机器人
呼吸器缺陷检测
特征匹配
通道注意力机制
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Keywords
inspection robot
respiratordefect detection
feature matching
channel attention mechanism
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分类号
F407.67
[经济管理—产业经济]
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