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- 基于SSD算法的航空发动机内部凸台缺陷检测
- 作者： 陈为 梁晨红 来源： 电子测量技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： SSD算法 图像处理 凸台缺陷检测 默认框
- 描述： 基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法相结合,对目标图像进行预处理来突出凸台缺陷的主要特征,增强了算法模型提取待检测目标的特征信息,从而进一步提高检测算法对于航空发动机凸台缺陷的检测精度。最终检测算法对于凸台缺陷的检测精度达到了95%以上。
- 基于SSD算法的航空发动机内部凸台缺陷检测
- 作者： 陈为 梁晨红 来源： 电子测量技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： SSD算法 图像处理 凸台缺陷检测 默认框
- 描述： 基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法相结合,对目标图像进行预处理来突出凸台缺陷的主要特征,增强了算法模型提取待检测目标的特征信息,从而进一步提高检测算法对于航空发动机凸台缺陷的检测精度。最终检测算法对于凸台缺陷的检测精度达到了95%以上。
- 基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
- 作者： 陈为 梁晨红 来源： 第30届中国过程控制会议（CPCC 2019） 年份： 2019 文献类型 ： 会议论文 关键词： 数据集 特征提取 卷积神经网络 凸台检测 SSD模型 聚类分析
- 描述： 基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
- 基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台目标检测
- 作者： 陈为 钟欣童 张婧 李泽辰 来源： 计算机仿真 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据增强 目标检测 叶片凸台检测 聚类分析
- 描述： 针对航空发动机内部检测叶片凸台缺陷的问题，提出了一种基于YOLOv4(You Only Look Once)的目标检测算法。算法使用迁移学习加载了在coco公开数据集上训练的预训练模型权重，为了更好的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点，通过聚类分析的方法调整先验框尺寸，同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明，改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了15.85%,召回率提高了21%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD目标检测算法。