【摘 要】
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为了实现子弹外观缺陷自动检测,解决传统机器视觉方法在缺陷检测方面手工设计目标特征耗时和泛化能力差的问题,本文提出基于Faster R-CNN的子弹外观缺陷检测模型。该模型采用
【机 构】
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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; 中国科学院大学; 中国科学院光电信息处理研究室; 辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室;
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为了实现子弹外观缺陷自动检测,解决传统机器视觉方法在缺陷检测方面手工设计目标特征耗时和泛化能力差的问题,本文提出基于Faster R-CNN的子弹外观缺陷检测模型。该模型采用卷积神经网络,可以自动提取目标特征,泛化能力强。将检测模型分别与ZFNet、VGG＿CNN＿M＿1024和VGG16结合,实验表明,与VGG16结合的检测模型的检测精度高于其余两种模型方案。针对子弹外观缺陷数据集,本文结合K-means++改进锚框的生成方法,得到基于改进Faster R-CNN的子弹外观缺陷检测模型。结果显示,改进模型在原文算法基础上精度提升至97.75%,速度达到28帧/秒。
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