【摘 要】
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提出了一种基于Mask R-CNN的枪弹底火装配质量检测方案。构建了底火装配质量在线检测系统,该系统利用机器视觉技术设计了基于Mask R-CNN网络模型的检测算法,主要借助目标检测
【机 构】
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重庆水利电力职业技术学院智能制造学院,中国兵器装备集团自动化研究所
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ1735449),国防基础科研项目(JCKY2016209A004),军委基础加强项目(2019-JCJQ-ZD-313-00)
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提出了一种基于Mask R-CNN的枪弹底火装配质量检测方案。构建了底火装配质量在线检测系统,该系统利用机器视觉技术设计了基于Mask R-CNN网络模型的检测算法,主要借助目标检测算法Faster R-CNN进行目标定位,用全卷积神经网络(FCN)进行分割,实现枪弹底火装配缺陷位置显示和标记。通过实验将本文检测方法与人工检测方式进行了对比,结果表明,该方案能够快速、准确、有效地判别出合格品,其平均检测时间约为400 ms,检测准确率达99.4%,系统的检测速度和检测精度均能满足工业生产的需求。
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