首先,源码来源: 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con...
近年来,深度学习成为图像处理领域的热门技术,而Mask R-CNN则是一种基于深度学习的目标检测和分割算法,被广泛应用于工业CT图像缺陷的检测和分割。 Mask R-CNN是一种端到端的物体检测和分割算法,可以同时完成物体的位置定位、类别检测和像素级别的分割。该算法基于Faster R-CNN,在其基础上通过引入额外的分割分支,在...
登入平台后,上传心脏瓣膜检测相关的数据集,数据集图片数量318张。 标签类别包含4种,共计1113个。 训练开始 进入数据集后,选择对应的标签进行数据分析。 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...
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); 2.通过垂直投影方法,...
基于此,本文提出一种基于迁移学习与改进的Mask R-CNN液晶屏缺陷检测方法,可解决传统的图像缺陷检测方法无法有效利用特征信息进行高精度检测与漏检的问题。设计K-means算法对缺陷液晶屏标注框进行聚类以获得合适的长宽比和锚框个数,并对改进的Mask RCNN模型应用本文数据集对缺陷区域特征提取并进行训练分类。为加速模型...
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 ...
摘要 本发明公开了一种基于改进MASK RCNN的FPC缺陷检测方法,步骤如下S1.ROI处理和图像裁剪,采集目标检测图像,对FPC原始图像数据预处理,裁剪成适合网络输入的小图像;S2.对预处理后的图像进行数据增强处理,扩大模型训练的数据集;S3.人工标注;S4.确定特征图block横向堆叠次数N,针对FPC缺陷检测的种类和数量,确定特征图bl...
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专利摘要:本发明公开了一种基于改进MASKRCNN的FPC缺陷检测方法,步骤如下:S1.ROI处理和图像裁剪,采集目标检测图像,对FPC原始图像数据预处理,裁剪成适合网络输入的小图像;S2.对预处理后的图像进行数据增强处理,扩大模型训练的数据集;S3.人工标注;S4.确定特征图block横向堆叠次数N,针对FPC缺陷检测的种类和数量,确定特征...
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...