接下来,使用Mask R-CNN对工业CT图像进行缺陷检测和分割。首先,将预处理后的图像输入到Mask R-CNN网络中进行特征提取。网络的主干特征提取部分采用了深度残差网络(ResNet)结构,可以有效地提取图像中物体的特征。然后,在特征提取的基础上,分别进行物体检测和分割。 物体检测部分使用了Region Proposal Network (RPN) 来...
)摘 要:磁瓦图像具有光照不均㊁表面纹理复杂㊁对比度低等特点,针对传统的缺陷检测算法难以准确分割其中缺陷的问题,提出基于掩膜区域卷积网络(M a s kR -C N N )的缺陷检测算法㊂该算法首先通过限制对比度的自适应直方图均衡化方法对图像进行预处理;然后,采用残差网络50(R e s N e t 50)构建特征金字塔...
https://github.com/matterport/Mask_RCNNgithub.com/matterport/Mask_RCNN 实验所用数据集为3类缺陷:划痕、凸起、凹坑 标注格式:VGG Image Annotator(VIA) 这里注意:我这里用的是1.0.6版本,因为涉及到后续获取json文件中的关键字段读取,所以尽量保持版本一致减少麻烦。 改码步骤: 1. 修改config 我这里是分成...
在模型配置中设置好参数,此次训练采用Mask R-CNN算法对大量缺陷图片进行训练,总共训练了10次,其中每次迭代20次,接下来等待训练结果。 训练结束后,可以查看到关于此次训练的信息总览,可以看到此次训练共耗时1小时25分,其中7次训练的mAP打到了0.98以上,剩下的3次训练不理想,平台提早终止了训练,避免造成不必要的资源和...
1.通过MaskR-CNN模型,实现绝缘子区域像素级切割及旋正; 2.提出垂直投影技术,实现绝缘子单片区域快速准确定位; 3.通过多特征融合和聚类分析模型,检测绝缘子破损、污垢、异物和闪络。 方法: 1.通过分析接触网图像的特点,采用Mask R-CNN方法实现绝缘子区域定位、前后景像素分割以及倾斜修正(图5); ...
1.本发明涉及目标检测领域,尤其涉及一种基于cascade mask r-cnn模型的焊缝缺陷检测方法。 背景技术: 2.焊接是工业化生产与制造过程中非常重要的技术之一,为了保证焊接质量则需要对焊缝进行无损检测,其中射线检测是常用的无损检测技术之一。目前射线检测的缺陷定性和定位主要依赖人工评定,即人工评片。人工评片受评片人员...
基于Mask R-CNN的胶囊缺陷检测方法 针对传统的空心胶囊缺陷检测多用于人工抽样检测,无论是时间成本还是人力成本都较高,并且带有一定的主观性的问题,研究分析了胶囊缺陷的特点,设计并搭建了胶囊制造缺陷... 段仲静、李少波、胡建军、杨静、王铮 - 《无线电工程》 被引量: 0发表: 2020年 基于改进Mask R-CNN的输电...
摘要 为有效防止城市轨道交通事故发生,更好地保障运行安全,钢轨表面缺陷检测技术在巡检工作中发挥着重要作用。针对现有钢轨缺陷检测技术中检测精度差、小目标敏感度低等问题,在Mask R-CNN(mask region-based ...展开更多 Surface defect detection technology plays an essential role in railway inspections by ...
可以同时实现缺陷的检测定位和轮廓分割.因此,本文在Mask R-CNN算法基础上,进行适应性改进,提出一种新的木材缺陷检测分割方法.论文主要研究内容如下: 首先对收集到的木材缺陷数据样本进行统计分析,采取Cycle GAN(Cycle Generative Adversarial Network)网络,对三类树种的纹理颜色信息进行交换,生成新的缺陷样本图像,解决木材...
针对RCNN卷积不能共享的缺陷,如下图,先用pooling将不同size的特征图下采样到相同size,接着展开、并链接FC层;通过以上方法,可实现卷积共享。 SPPNet优点:实现了卷积共享,加快了训练速度。缺点:多尺度maxpooling,计算量较大。 4.Fast R-CNN(2015) Fast R-CNN不再是原图应用Selective Search上找候选框了,而是在...