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Influence of deep defects on electrical properties of Ni/4H-SiC Schottky diode
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作者 李金岚 李赟 +4 位作者 汪玲 徐跃 闫锋 韩平 纪小丽 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第2期400-405,共6页
In this paper, we investigate the influence of deep level defects on the electrical properties of Ni/4H-SiC Schottky diodes by analyzing device current-voltage(I-V) characteristics and deep-level transient spectra(DLT... In this paper, we investigate the influence of deep level defects on the electrical properties of Ni/4H-SiC Schottky diodes by analyzing device current-voltage(I-V) characteristics and deep-level transient spectra(DLTS). Two Schottky barrier heights(SBHs) with different temperature dependences are found in Ni/4 H-SiC Schottky diode above room temperature. DLTS measurements further reveal that two kinds of defects Z_(1/2) and Ti(c)~a are located near the interface between Ni and SiC with the energy levels of E_C-0.67 eV and E_C-0.16 eV respectively. The latter one as the ionized titanium acceptor residing at cubic Si lattice site is thought to be responsible for the low SBH in the localized region of the diode, and therefore inducing the high reverse leakage current of the diode. The experimental results indicate that the Ti(c)~a defect has a strong influence on the electrical and thermal properties of the 4 H-SiC Schottky diode. 展开更多
关键词 4H–SiC SCHOTTKY diodes SCHOTTKY barrier HEIGHTS deep defectS DLTS
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In-doping collaboratively controlling back interface and bulk defects to achieve efficient flexible CZTSSe solar cells
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作者 Quanzhen Sun Yifan Li +6 位作者 Caixia Zhang Shunli Du Weihao Xie Jionghua Wu Qiao Zheng Hui Deng Shuying Cheng 《Journal of Energy Chemistry》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期10-17,I0002,共9页
Focusing on the low open circuit voltage(V_(OC))and fill factor(FF)in flexible Cu_(2)ZnSn(S,Se)_(4)(CZTSSe)solar cells,indium(In)ions are introduced into the CZTSSe absorbers near Mo foils to modify the back interface... Focusing on the low open circuit voltage(V_(OC))and fill factor(FF)in flexible Cu_(2)ZnSn(S,Se)_(4)(CZTSSe)solar cells,indium(In)ions are introduced into the CZTSSe absorbers near Mo foils to modify the back interface and passivate deep level defects in CZTSSe bulk concurrently for improving the performance of flexible device.The results show that In doping effectively inhibits the formation of secondary phase(Cu(S,Se)_(2))and VSndefects.Further studies demonstrate that the barrier height at the back interface is decreased and the deep level defects(Cu_(Sn)defects)in CZTSSe bulk are passivated.Moreover,the carrier concentration is increased and the V_(OC) deficit(V_(OC,def))is decreased significantly due to In doping.Finally,the flexible CZTSSe solar cell with 10.01%power conversion efficiency(PCE)has been obtained.The synergistic strategy of interface modification and bulk defects passivation through In incorporation provides a new thought for the fabrication of efficient flexible kesterite-based solar cells. 展开更多
关键词 Flexible solar cells Cu_(2)ZnSn(S Se)_(4) Back interface deep level defects Barrier height
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基于FEF-DeepLabV3+的电力金具锈蚀分割方法 被引量:4
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作者 王凌云 李婷宜 +2 位作者 李阳 万旭东 童华敏 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第7期166-176,共11页
金具锈蚀在输电线路航拍图像中细节丰富且分布不规律,为克服分割检测过程中局部信息丢失、精度低和速度慢等问题,提出基于DeepLabV3+的金具锈蚀语义分割模型。替换其主干网络为轻量化改进MobileNetV3网络加快运算速度,并提出自适应特征... 金具锈蚀在输电线路航拍图像中细节丰富且分布不规律,为克服分割检测过程中局部信息丢失、精度低和速度慢等问题,提出基于DeepLabV3+的金具锈蚀语义分割模型。替换其主干网络为轻量化改进MobileNetV3网络加快运算速度,并提出自适应特征金字塔(adaptive feature pyramid,AFP)结构融合多尺度。结合FRN层提出特征融合空洞空间金字塔池化(feature fusion atrous spatial pyramid pooling,FEF-ASPP)结构,能够在加强像素间联系的同时不降低分辨率。最后优化损失函数,提高算子的有效性。实验表明,mIoU和mPA分别达到了87.15%、96.64%,相较于原模型提高了3.09%、4.29%。参数量仅为原模型的48%,推理时间仅为15.94 ms,降低了对设备算力的要求,实现高效高精度、轻量化的输电设备锈蚀缺陷分割检测。 展开更多
关键词 深度学习 架空输电线路巡检 图像语义分割 缺陷检测 像素分类
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Reduction of Deep Level Defects in Unintentionally Doped 4H-SiC Homo-epilayers by Ion Implantation 被引量:1
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作者 贾仁需 张玉明 《Journal of Wuhan University of Technology(Materials Science)》 SCIE EI CAS 2012年第3期415-417,共3页
In order to reduce deep level defects, the theory and process design of 4H-SiC homoepitaxial layer implanted by carbon ion are studied. With the Monte Carlo simulator TRIM, the ion implantation range, location of peak... In order to reduce deep level defects, the theory and process design of 4H-SiC homoepitaxial layer implanted by carbon ion are studied. With the Monte Carlo simulator TRIM, the ion implantation range, location of peak concentration and longitudinal straggling of carbon are calculated. The process for improving deep energy level in undoped 4H-SiC homoepitaxial layer by three times carbon ion-implantation is proposed, including implantation energy, dose, the SiO2 resist mask, annealing temperature, annealing time and annealing protection. The deep energy level in 4H-SiC material can be significantly improved by implantation of carbon atoms into a shallow surface layer. The damage of crystal lattice can be repaired well, and the carbon ions are effectively activated after 1 600 ℃ annealing, meanwhile, deep level defects are decreased. 展开更多
关键词 4H-SiC Homo-epilayers deep level defects carbon ion-implantation
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Influence of a deep-level-defect band formed in a heavily Mg-doped GaN contact layer on the Ni/Au contact to p-GaN
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作者 李晓静 赵德刚 +10 位作者 江德生 陈平 朱建军 刘宗顺 乐伶聪 杨静 何晓光 张立群 刘建平 张书明 杨辉 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第9期408-412,共5页
The influence of a deep-level-defect(DLD) band formed in a heavily Mg-doped GaN contact layer on the performance of Ni/Au contact to p-GaN is investigated. The thin heavily Mg-doped GaN(p^++-GaN) contact layer w... The influence of a deep-level-defect(DLD) band formed in a heavily Mg-doped GaN contact layer on the performance of Ni/Au contact to p-GaN is investigated. The thin heavily Mg-doped GaN(p^++-GaN) contact layer with DLD band can effectively improve the performance of Ni/Au ohmic contact to p-GaN. The temperature-dependent I–V measurement shows that the variable-range hopping(VRH) transportation through the DLD band plays a dominant role in the ohmic contact. The thickness and Mg/Ga flow ratio of p^++-GaN contact layer have a significant effect on ohmic contact by controlling the Mg impurity doping and the formation of a proper DLD band. When the thickness of the p^++-GaN contact layer is 25 nm thick and the Mg/Ga flow rate ratio is 10.29%, an ohmic contact with low specific contact resistivity of 6.97×10^-4Ω·cm^2 is achieved. 展开更多
关键词 ohmic contact p-type GaN transportation mechanism deep-level-defect band
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MFC-DeepLabV3+:一种多特征级联融合裂缝缺陷检测网络模型 被引量:2
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作者 李国燕 梁家栋 +2 位作者 刘毅 潘玉恒 刘泽帅 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1370-1381,共12页
道路裂缝对道路安全存在很大威胁,确保道路的安全性离不开对裂缝的准确检测。针对常规的人工检测方法和传统机器学习检测方法泛化性低且在复杂背景下裂缝分割检测准确率低等诸多问题,提出一种新型道路裂缝缺陷检测模型MFC-DeepLabV3+(Mu... 道路裂缝对道路安全存在很大威胁,确保道路的安全性离不开对裂缝的准确检测。针对常规的人工检测方法和传统机器学习检测方法泛化性低且在复杂背景下裂缝分割检测准确率低等诸多问题,提出一种新型道路裂缝缺陷检测模型MFC-DeepLabV3+(MultiFeatureCascade-DeepLabV3+,多特征级联-DeepLabV3+)。首先,针对裂缝图像拓扑结构复杂,非均匀性强等问题,对主干特征提取网络进行改进,提出采用通道维度的分组卷积和分离注意力模块增强模型对裂缝图像特征提取能力,同时引入位置信息注意力机制提升对裂缝目标结构特征的精准定位,扩大网络各层特征信息的利用率。其次,加入多分支共享密集连接改进ASPP(AtrousSpatialPyramidPooling,空洞空间金字塔池化)模块,使其模仿人类视觉行为感知,在感受野保持均衡的同时生成密集覆盖裂缝尺度范围的特征语义信息。最后,在模型特征融合阶段增加多重边缘细化融合机制,使模型加大对高低阶特征信息的利用,提升模型对裂缝边缘精确分割的能力,防止裂缝轮廓边缘像素缺失。为验证MFC-DeepLabV3+模型的有效性,在公开路面裂缝数据集CRACK500与DeepCrack上进行实验,相较其他分割模型,在平均交并比上分别达到79.63%和76.99%,同时在主观视觉对比上预测出的裂缝分割图像边缘更加清晰,区域更加完整,表明该模型具有良好的工程应用价值。 展开更多
关键词 缺陷检测 裂缝识别 深度学习 语义分割 多特征融合
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基于改进YOLOX-S的太阳能电池片表面缺陷检测 被引量:1
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作者 王淑青 朱文鑫 +1 位作者 张子言 王娟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第7期118-123,共6页
针对太阳能电池片表面缺陷检测存在模型体积大和检测性能不达标的问题,提出了一种轻量化YOLOX-S检测模型用于工业生产。首先以YOLOX-S模型为基础,采用轻量级网络MobileNetV3优化主干网络,减少模型参数,降低模型运算量,提高检测速度。其... 针对太阳能电池片表面缺陷检测存在模型体积大和检测性能不达标的问题,提出了一种轻量化YOLOX-S检测模型用于工业生产。首先以YOLOX-S模型为基础,采用轻量级网络MobileNetV3优化主干网络,减少模型参数,降低模型运算量,提高检测速度。其次采用FReLU激活函数改进MobileNetV3,使模型具有空间像素级建模能力,提高模型空间特征信息灵敏度,增强模型对小目标缺陷的特征提取能力。最后,在颈部网络引入注意力特征融合模块,聚合多尺度信息,加强模型的多尺度特征融合能力。实验结果表明,改进的YOLOX-S检测模型平均精度均值可达97.6%,参数量减少43.2%,检测速度达到51帧/s,置信度均在90%以上,检测结果可靠。 展开更多
关键词 太阳能电池片 缺陷检测 YOLOX-S 深度学习 轻量化
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基于深度学习的隧道衬砌多病害检测算法
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作者 宋娟 贺龙喜 龙会平 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1161-1173,共13页
针对已有目标检测算法在隧道衬砌病害检测中全局信息提取不充分、检测精度低的问题,提出隧道衬砌表观病害检测算法TDD-YOLO.该算法以YOLOv7框架为基础,采用MobileViT作为主干特征提取网络,提高网络全局信息和局部信息提取能力;在特征金... 针对已有目标检测算法在隧道衬砌病害检测中全局信息提取不充分、检测精度低的问题,提出隧道衬砌表观病害检测算法TDD-YOLO.该算法以YOLOv7框架为基础,采用MobileViT作为主干特征提取网络,提高网络全局信息和局部信息提取能力;在特征金字塔网络的上采样和下采样后增加Coordinate attention (CA)注意力模块,突出病害的特征信息,去除背景信息的干扰;提出卷积模块TP Block,在计算量较小的情况下进一步提高网络的特征提取能力.为了验证所提出算法的有效性,选用SSD、 Faster-RCNN、 EfficientDet、 YOLOv5、 YOLOv7这5种算法进行对比分析.实验结果表明,TDD-YOLO算法的F1为77.43%,相对5种对比算法,分别提高了15.58%、17.36%、 12.19%、 6.32%、 6.14%;mAP为77.52%,相对5种对比算法,分别提高了15.20%、 14.24%、 9.44%、 7.44%、6.39%. TDD-YOLO算法病害识别精度最高,综合性能最优,适用于实际隧道工程的病害检测任务. 展开更多
关键词 隧道病害 深度学习 病害识别 目标检测 神经网络
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基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法 被引量:1
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作者 杨玮 钟名锋 +3 位作者 杨根 侯至丞 王卫军 袁海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期103-112,共10页
由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过... 由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过采样潜变量的方式生成与真实目标图像属于同一分布的全新目标图像。在得到生成目标图像后,提出了OB-Mix数据增强策略,将生成目标图像与背景图像进行随机位置融合以构建出新的图像数据,从而提高网络的定位能力及泛化能力。方法在仅使用474张标注图像以及400张无检测目标的背景图像情况下,使YOLOv5的检测精确率达到95.86%,相比于不使用该方法的结果提高了17.60个百分点。 展开更多
关键词 数据增强 小样本 数据生成 新派变分自编码器(NVAE) 表面缺陷检测 深度学习
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面向工业缺陷分类的交互式易混淆缺陷分离方法研究
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作者 罗月童 李超 +1 位作者 周波 张延孔 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期463-470,共8页
在工业生产中会根据严重程度对缺陷做不同处理,所以需要对缺陷进行分类。但是,实际生产中经常因为存在一些易混淆缺陷而导致分类精度不够,使得在生产实践中只能对所有缺陷进行保守处理,带来很大人力成本和经济代价。为解决该问题,提出... 在工业生产中会根据严重程度对缺陷做不同处理,所以需要对缺陷进行分类。但是,实际生产中经常因为存在一些易混淆缺陷而导致分类精度不够,使得在生产实践中只能对所有缺陷进行保守处理,带来很大人力成本和经济代价。为解决该问题,提出一种交互式易混淆缺陷分离方法,将少量易混淆缺陷从其他缺陷中分离出来,从而保证剩下的绝大部分缺陷的分类结果能被直接使用。首先,将训练数据中的易混淆缺陷挑选出来作为一个或多个新缺陷类别,称之为虚缺陷,从而使得训练所得网络能区分虚缺陷和其它类缺陷。其中,还设计了一套可视化界面辅助用户交互地挑选易混淆缺陷以构建虚类别。使用实际工业现场的CMOS缺陷数据进行有效性验证,结果表明所提方法能快速分类出易混淆缺陷,并保证剩余缺陷的分类精度满足工业应用要求。 展开更多
关键词 表面缺陷分类 易混淆缺陷 深度学习 可视分析
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注意力可变形卷积网络的木质板材瑕疵识别
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作者 朱咏梅 李玉玲 +1 位作者 奚峥皓 盛鸿宇 《西南大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第2期159-169,共11页
为了解决木材缺陷检测中人工成本高、效率低的问题,该文基于可变性卷积网络和注意力机制,提出一种端到端的神经架构模型.首先,可变形卷积网络(Deformable Convolutional Network, DCN)通过将矩形网格转换为变形网格,使模型专注于具有更... 为了解决木材缺陷检测中人工成本高、效率低的问题,该文基于可变性卷积网络和注意力机制,提出一种端到端的神经架构模型.首先,可变形卷积网络(Deformable Convolutional Network, DCN)通过将矩形网格转换为变形网格,使模型专注于具有更多有用图像信息的区域.使用可变形卷积网络可以忽略图像特征中不相关的系数,解决了传统卷积在特征中学习更多信息能力有限的问题.然后,将DCN输出馈送到门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)层以学习缺陷图像的高级特征.最后,通过关注输入图像的最重要特征,应用注意力机制加强瑕疵区域的高亮度,从而提高模型识别的准确性.使用Matlab平台在4个木质板材缺陷数据集上将该文方法与现有其他方法进行比较分析,该文方法的准确率比其他3种对比方法提高了2.4%~13.2%的维度,灵敏度提高了3.3%~16.6%的维度,特异性提高了4%~21%的维度.实验结果表明,该文方法在检测精度和其他各个性能方面均优于现有方法,最佳准确率为99.2%,证明了该文方法的有效性. 展开更多
关键词 可变形卷积网络 注意力机制 瑕疵识别 缺陷 深度学习 木质板材
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软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法
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作者 何涛 张成娟 +1 位作者 雷卓 王正家 《电池》 CAS 北大核心 2024年第3期358-363,共6页
软包装锂离子电池表面凹坑缺陷对比度低、缺陷区域过小且存在反光,传统方法很难进行准确检测。提出一种基于图像增强和改进DeepLabV3网络的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法。通过分析表面凹坑缺陷图像特征,采用图像增强算法对图... 软包装锂离子电池表面凹坑缺陷对比度低、缺陷区域过小且存在反光,传统方法很难进行准确检测。提出一种基于图像增强和改进DeepLabV3网络的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法。通过分析表面凹坑缺陷图像特征,采用图像增强算法对图像进行预处理,以增强凹坑缺陷对比度。对DeepLabV3网络进行改进,使用ResNet101作为特征提取网络,同时引入位置注意力模块,使得模型更加关注于凹坑缺陷相关特征,提升网络的检测精度。改进后的网络在自制数据集上的平均交并比达到85.98%,缺陷检测准确率达到98.33%。 展开更多
关键词 图像增强 深度学习 deepLabV3 缺陷检测 软包装锂离子电池 表面凹坑
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裂缝小目标缺陷的轻量化检测方法
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作者 贾晓芬 江再亮 赵佰亭 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期52-62,共11页
及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.... 及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.首先融合普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制设计轻量化卷积模块ECAConv,再引入跳跃链接构建特征综合提取单元E-C3,得到骨干网络ECSP-Darknet53,它负责显著降低网络参数,同时增强对裂缝深层特征的提取能力.然后设计特征融合模块ECACSP,利用多组ECAConv和ECACSP模块组建细颈部特征融合模块E-Neck,旨在充分融合裂缝小目标的几何信息和表征裂缝开裂程度的语义信息,同时加快网络推理速度.实验表明,E-YOLOv5s在自制井壁数据集上的检测精度相较YOLOv5s提升了4.0%,同时模型参数量和GFLOPs分别降低了44.9%、43.7%.E-YOLOv5s有助于推动井壁裂缝自动检测的应用. 展开更多
关键词 裂缝缺陷 小目标 深度学习 深度可分离卷积
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基于双向加权特征融合网络的铸件内部缺陷检测方法
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作者 王蕾 贺万山 +1 位作者 张泽琳 夏绪辉 《铸造》 CAS 2024年第6期843-851,共9页
针对X射线无损探伤过程中铸件内部缺陷小、对比度弱、人工识别效率低等问题,提出了一种基于双向加权特征融合网络的铸件内部缺陷检测方法。在YOLOv5网络模型基础上引入改进的坐标注意力模块(NCA),以提高网络对不规则缺陷和小缺陷的学习... 针对X射线无损探伤过程中铸件内部缺陷小、对比度弱、人工识别效率低等问题,提出了一种基于双向加权特征融合网络的铸件内部缺陷检测方法。在YOLOv5网络模型基础上引入改进的坐标注意力模块(NCA),以提高网络对不规则缺陷和小缺陷的学习能力;引入双向特征金字塔网络(BiFPN)代替原有路径聚合网络(PANet),以实现缺陷特征多尺度高效融合,并使用EIoU Loss回归损失函数提高缺陷边界框定位的精度。试验结果表明,本文所提方法对铸件内部小目标、弱对比度缺陷具有良好的检测性能。 展开更多
关键词 铸件 缺陷检测 深度学习 注意力模块 双向加权特征融合
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汽车轮毂表面缺陷检测技术分析与装置设计
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作者 刘福才 张震宇 +2 位作者 徐继龙 郑宏伟 刘阳 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期806-818,共13页
机器视觉作为代替人工检测轮毂表面缺陷的重要手段,是目前该领域的主要研究方向,因此针对汽车轮毂表面缺陷检测技术的研究现状进行了综述与分析。首先,从轮毂表面缺陷的类别和人工检测流程入手,阐述了基于机器视觉的轮毂表面缺陷检测技... 机器视觉作为代替人工检测轮毂表面缺陷的重要手段,是目前该领域的主要研究方向,因此针对汽车轮毂表面缺陷检测技术的研究现状进行了综述与分析。首先,从轮毂表面缺陷的类别和人工检测流程入手,阐述了基于机器视觉的轮毂表面缺陷检测技术的要求和难点。其次,分析了基于机器视觉的智能检测算法的发展历程,包括传统的机器视觉方法在缺陷图像预处理、缺陷定位和特征提取、缺陷分类识别中的应用;卷积神经网络(CNN)等深度学习方法在缺陷检测、分割以及其他方面的应用。最后,介绍了现有轮毂型号识别装置、轮毂缺陷X射线图像采集装置、轮毂表面缺陷图像采集装置,并在分析当前基于机器视觉的智能检测装置在实际应用中的局限性及需要解决的若干关键技术问题的基础上,提出了3种智能检测实验装置设计方案,为全自动快速检测装置的研制与性能提升提供理论与技术支撑。 展开更多
关键词 机器视觉 汽车轮毂 表面缺陷检测 深度学习 智能检测装置
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基于深度学习的输电线路绝缘子故障检测方法
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作者 杨桢 刘易宸 +1 位作者 李鑫 许雪飞 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期325-334,共10页
针对航拍巡检高压输电线路上绝缘子目标易受复杂背景和部分遮挡影响,造成传统算法难以准确检测的问题,建立了一种基于改进YOLOv5的输电线路绝缘子检测模型。首先,利用GA+K的检测框优化算法对选择的模型进行改进,来提高识别精度;然后,在Y... 针对航拍巡检高压输电线路上绝缘子目标易受复杂背景和部分遮挡影响,造成传统算法难以准确检测的问题,建立了一种基于改进YOLOv5的输电线路绝缘子检测模型。首先,利用GA+K的检测框优化算法对选择的模型进行改进,来提高识别精度;然后,在YOLOv5算法框架中融合CBAM模块来提升图像中故障目标区域的显著度;其次,采用高斯函数改进YOLOv5中的非极大值抑制方法,提高对遮挡目标的识别准确率;最后利用辽宁某电网公司提供的无人机巡检图像制作数据集,并将所提算法与4种经典目标检测算法进行比较。试验结果表明,相比于4种对比算法,该算法能够在保证较高检测精度的同时具有较好的实时性,并且平均检测精度可以达到95.1%,每张图片的检测时间为0.04 s,兼具目标检测的准确性和实时性。 展开更多
关键词 绝缘子缺陷 故障检测 深度学习 目标识别 YOLOv5
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基于深度学习的排水管道缺陷检测算法对比研究
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作者 黄琼 郑耀先 +2 位作者 宋文博 潘刚 郭帅 《安徽职业技术学院学报》 2024年第2期15-19,25,共6页
管道的缺陷检测是城镇排水管道检修和维护的前提,通过准确的缺陷检测技术有利于推动城市管道的建设工程质量。相较于传统的缺陷检测方法,深度学习算法能提高缺陷检测的准确性和可靠性。研究基于管道实测缺陷数据,使用面向排水管道缺陷... 管道的缺陷检测是城镇排水管道检修和维护的前提,通过准确的缺陷检测技术有利于推动城市管道的建设工程质量。相较于传统的缺陷检测方法,深度学习算法能提高缺陷检测的准确性和可靠性。研究基于管道实测缺陷数据,使用面向排水管道缺陷检测的图像语义分割算法和基于异常检测和半监督学习的排水管道缺陷多分类算法,以检测准确率、精确率和召回率为评估指标,分别检测错口、破裂和支管暗接三类管道缺陷,对比分析两种算法对管道缺陷的检测性能。研究发现,面向排水管道缺陷检测的图像语义分割算法是较为理想的管道缺陷检测模型。 展开更多
关键词 深度学习 排水管道 缺陷检测
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基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测
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作者 周孟然 王昊男 +2 位作者 高立鹏 王宁 来文豪 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第14期5901-5910,共10页
针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,将坐标注... 针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。 展开更多
关键词 钢材 缺陷检测 深度学习 注意力机制
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基于混合注意力机制的管道漏磁缺陷分类实验 被引量:1
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作者 张璐莹 卞雨辰 +2 位作者 周立娇 蒋鹏 刘英 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第1期100-107,共8页
该文将管道漏磁缺陷分类任务设计成应用型教学实验。该实验使用迁移学习的方法,调用预训练模型ResNet50,并插入主流的注意力机制(SE、CA、ECA、CBAM)进行对比分析。同时,利用Grad-CAM++可解释算法对模型内部的识别逻辑进行可视化,以便... 该文将管道漏磁缺陷分类任务设计成应用型教学实验。该实验使用迁移学习的方法,调用预训练模型ResNet50,并插入主流的注意力机制(SE、CA、ECA、CBAM)进行对比分析。同时,利用Grad-CAM++可解释算法对模型内部的识别逻辑进行可视化,以便帮助学生更好地理解模型。实验结果显示,插入注意力机制的最优模型准确率达99.7%,能够有效识别管道中的正常情况和分类缺陷情况。该实验依托高性能计算机硬件和最新的Pytorch2.0软件包搭建了深度学习平台,有助于培养学生的创新意识和科研能力,也是对多学科交叉融合人才培养模式的探索和实践。 展开更多
关键词 实验设计 深度学习 神经网络 注意力机制 漏磁缺陷检测
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基于多尺度卷积注意力机制的输电线路防振锤缺陷检测
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作者 张烨 李博涛 +2 位作者 尚景浩 黄新波 翟鹏超 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3522-3537,共16页
作为输电线路中的重要金具部件,防振锤的缺陷将对输电线路构成严重威胁。针对由于防振锤缺陷样本数量稀少、背景复杂、区域形状尺寸不一造成的防振锤缺陷识别能力不足的问题,提出一种基于多尺度卷积注意力机制的防振锤缺陷检测方法。首... 作为输电线路中的重要金具部件,防振锤的缺陷将对输电线路构成严重威胁。针对由于防振锤缺陷样本数量稀少、背景复杂、区域形状尺寸不一造成的防振锤缺陷识别能力不足的问题,提出一种基于多尺度卷积注意力机制的防振锤缺陷检测方法。首先,通过统计不同缺陷的防振锤尺寸,设计适应不同类别的多尺度卷积注意力机制,使网络重点关注图像中的防振锤区域;其次,引入结构重参数化方法,以将网络中的多分支结构无损失地转换为单分支结构,在提高网络检测性能的同时维持检测速度在较高水平;最后,以渐进式特征金字塔网络结构(AFPN)为基础,融合更多的浅层网络,提高了网络检测防振锤小目标的能力。实际收集的防振锤缺陷数据集实验结果表明,设计的检测方法可显著提升防振锤缺陷检测的性能,检测精度mAP0.5达到了91.9%,在TITAN XP平台下检测速度达60.88帧/s,可为输电线路防振锤智能化巡检提供参考。 展开更多
关键词 防振锤 深度学习 注意力机制 实时缺陷检测
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