基于改进Faster R-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

热轧带钢是钢铁行业的重要产品,其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题,提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)的检测算法,实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先,采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合;然后,采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling,Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量,避免特征出现位置偏差;最后,利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类,获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明,所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了85.34%,检测速度为23.5帧/s,且鲁棒性良好,满足实际的工业检测需求。

汽车及零部件电磁兼容测试方法基于ECE R10的变化解析

汽车电子电磁兼容性不仅是评价汽车及零部件的重要性能指标之一,也是汽车及零部件出口国外市场必要的测试之一,车企出口欧盟需要满足《关于车辆电磁兼容性能认证的统一规定》(ECE R10)要求并遵照法规要求进行电磁兼容测试。本文对比了新旧版本ECE R10对于测试方法与要求的变化,为开展汽车电子产品的电磁兼容检测和认证提供参考。

基于改进Faster R-CNN的苹果采摘视觉定位与检测方法

针对采摘机器人对场景中目标分布密集、果实相互遮挡的检测及定位能力不理想问题,提出一种引入高效通道注意力机制(ECA)和多尺度融合特征金字塔(FPN)改进Faster R-CNN果实检测及定位方法。首先,利用表达能力较强的融合FPN的残差网络ResNet50替换原VGG16网络,消除了网络退化问题,进而提取更加抽象和丰富的语义信息,提升模型对多尺度和小目标的检测能力;其次,引入注意力机制ECA模块,使特征提取网络聚焦特征图像的局部高效信息,减少无效目标的干扰,提升模型检测精度;最后,采用一种枝叶插图数据增强方法改进苹果数据集,解决图像数据不足问题。基于构建的数据集,使用遗传算法优化K-means++聚类生成自适应锚框,提高模型定位准确性。试验结果表明,改进模型对可抓取和不可直接抓取苹果的精度均值分别为96.16%和86.95%,平均精度均值为92.79%,较传统Faster R-CNN提升15.68个百分点;对可抓取和不可直接抓取的苹果定位精度分别为97.14%和88.93%,较传统Faster R-CNN分别提高12.53个百分点和40.49个百分点;内存占用量减少38.20%,每帧平均计算时间缩短40.7%,改进后的模型参数量小且实时性好,能够更好地应用于果实采摘机器人视觉系统。

基于FPGA加速的Mask R-CNN稻瘟病高通量自适应识别模型研究

针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional neural network)稻瘟病高通量自适应快速识别模型。首先将骨干网络改进为MobileNetV2,利用其倒残差模块降低计算量,提高模型并行处理能力;随后增加用于稻瘟病多尺度特征融合的特征金字塔网络模块,使模型具备多尺度自适应处理能力;最后由全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)分支输出稻瘟病病斑的实例分割,同时使用交叉熵损失函数完成稻瘟病的定位与分类。稻瘟病实测数据集对模型的验证结果表明:当输入为全高清图像时,模型平均推理时间减少至85 ms,相较GPU服务器、同级别GPU边缘计算平台,速度分别提高86.2%、63.0%。在交并比为0.6时,准确率可达98.0%,病斑捕获能力平均提升21.2%。提出的Mask R-CNN自适应快速识别模型能够在田间恶劣网络状况下实现稻瘟病的快速现场检测,具有更好的抗噪能力和鲁棒性能,为水稻病害实时检测、察打一体提供了高效实时的片上系统方案。

改进Mask R-CNN的馆藏报纸图像内容分割

开展馆藏报纸图像内容分割研究,能提升文字识别准确率,对促进机器识别取代人工操作、提高图书馆数字化工作效率具有重要意义。文章根据报纸图像呈现的特征,提出一种基于改进MaskR-CNN的算法,实现报纸图像内容分割。首先,通过优化锚框比例和损失函数,对原始MaskR-CNN算法进行改进。其次,采用数据增强、调整训练参数开展样本训练。最后,通过实验的方式对改进后的MaskR-CNN算法训练模型和原始算法训练模型进行比较,并采用AP_bbox和AP_segm评价指标对实验结果进行评估,改进后的算法训练模型AP_bbox为0.935,AP_segm为0.943,均超过原始算法训练模型。实验结果表明,改进后的MaskR-CNN算法能够实现报纸图像内容有效检测与分割。

基于空间注意力机制的Mask R-CNN致密储层岩石薄片图像鉴定

针对陆相致密储层岩石薄片鉴定识别难、制片成本高、时间消耗长和人为主观强等难题,选取鄂尔多斯盆地临兴区块上古生界和松辽盆地三肇凹陷扶余油层为靶区,提出一种基于深度学习的致密油储层岩石薄片人工智能鉴定方法,引入图像预处理技术去除岩石薄片图像噪声并统一图像像素大小,构建空间几何增广机制,基于空间注意力机制改进Mask R-CNN算法,并将上述方法应用于实例靶区进行有效性验证。结果表明:图像预处理技术能够在保障图像特征的前提下,有效提高图像质量,减少噪声干扰;空间几何图像增广机制能够在在一定程度上增加可用样本的数量;基于空间注意力机制的Mask R-CNN算法可以同时完成复杂岩石薄片成分的分割与智能识别工作,分割精度在不同数据集情况下的平均精度为89.2%,整体识别准确率为93%,适用于致密油储层岩石薄片特征鉴定。

基于改进Mask R-CNN的青菜杂质检测研究

绿叶蔬菜的智能包装加工是实现绿叶蔬菜智能化生产、降低生产成本的重要部分,对绿叶蔬菜在包装加工时的杂质检测是其重要前提。以青菜为研究对象,提出一种基于Mask R-CNN的青菜杂质检测模型。首先采集标注掺杂枯树叶、枯菜叶和碎纸片3种常见杂质的青菜图像1370多张,并通过数据增强的方法扩充建立含有2740张青菜杂质图像的数据集。为减少背景对杂质检测的影响,通过在Mask R-CNN模型中加入协调注意力机制,同时添加全连接层和Dropout层,增强模型特征提取能力,减少过拟合现象,并使用迁移学习方法对模型进行微调。结果表明改进后的Mask R-CNN算法对青菜杂质识别的平均精度均值为99.19%,检测速度为8.45 FPS,检测效果良好,可以满足青菜杂质的检测需求。

基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别方法

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题,基于机器视觉对笼网进行修复,基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型,采用Swin Transformer对模型进行优化,解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLO v2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭准确率。实验结果表明,在平均精度均值为90%的条件下,Mask R-CNN+Swin Transformer模型对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%,在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。

基于改进Faster R CNN的光伏组件红外热斑检测算法

光伏故障检测对光伏电站智能运维具有重要意义。针对光伏组件红外图像中热斑目标小、难检测的问题,研究了基于改进Faster R CNN的光伏组件红外热斑故障检测模型。将Swin Transformer作为Faster R CNN模型中的特征提取模块,捕获图像的全局信息,建立特征之间的依赖关系,提高模型的建模能力;进一步利用BiFPN进行特征融合,改善了热斑故障由于目标小和特征不明显容易被模型忽略掉的问题;同时为了抑制光伏红外图像中背景和噪声的干扰,加入轻量级注意力模块CBAM,使模型更加关注重要通道和关键区域,提高对热斑故障检测精度。在自建光伏组件图像数据集上进行实验,热斑故障检测精度高达915,验证了本文模型对光伏组件热斑故障检测的有效性。

基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测

为判断电力关键设备两端负载电压与干路总电压之间的数值关系,提出基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测方法。在Mask R-CNN网络结构中,判断电量信号的时域范围与频域范围。然后根据负荷阻抗特征计算交流参数的取值结果,再联合已获取的电信号参量,求解连续相关函数,从而检测电力关键设备运行状态。实验过程中,设备两端负载电压、内阻消耗电压之和与干路总电压之间的差值未超过1.5 V,说明该方法能够证明电力关键设备两端负载电压、内阻消耗电压之和等于干路总电压数值的猜想成立,可以根据该验证检测电力关键设备运行状态是否正常。

智能驾驶法规之UN R152与UN R131新旧法规探讨

近年来在保险业、汽车安全组织和政府的共同推动下,AEBS成为越来越多车型的标准配置,各家车厂都积极推动发展并配备到近几年出厂的最新车款上,将AEBS功能等作为新车上市的重要卖点之一。随着自动驾驶的继续发展,AEBS可能还会向着更高性能延展。欧盟新的准入UN R152明确要求自2022年7月8日起,新准入轻型车均需配置AEBS功能。UN R152法规主要包含车对车、车对二轮车、车对行人和误触发四大场景。R131新版已于2022年7月实施,与原版本相比,新版本有多处变化。基于此,采用新旧法规比较的方法,对两者的更新进行探讨。

基于改进Faster R-CNN与U-Net算法的桥梁病害识别与量化方法

为实现桥梁病害检测的自动化,对基于图像处理技术的混凝土桥梁表观病害的智能识别和尺寸确定方法展开研究.提出基于改进Faster R-CNN算法的病害识别方法,利用K均值聚类和遗传算法对区域候选网络锚框进行优化设计;以裂缝预测区域为基础,提出ResNet34结合U-Net的裂缝形态提取方法,并结合裂缝形态学研究了裂缝像素宽度和长度的确定方法.结果表明:锚框优化设计可改进Faster R-CNN算法的表观病害识别效果,5类常见病害的预测准确率、召回率、平均精确率分别由68.40%、69.87%、74.64%提升到85.40%、83.59%、83.72%;利用病害预测框,结合改进U-Net算法的裂缝像素尺寸计算,可实现裂缝病害尺寸的自动测量;基于改进Faster R-CNN和改进U-Net的方法可实现混凝土桥梁常见病害的智能识别和尺寸量化,从而提高桥梁病害检测效率并促进桥梁技术状况评定的智能化.

基于Faster R⁃CNN的无人超市商品自动化识别技术

无人超市商品自动化识别过程中易受到背景复杂化、亮度不均匀、角度多变等的干扰。为此,提出一种基于Faster R-CNN的无人超市商品自动化识别方法。首先利用Haar小波提升模型,将商品图像分为低频图像和高频图像;然后通过仿生彩色图像法对图像进行增强处理,并采用Faster R-CNN中的特征融合结构,将图像深度信息与浅度信息融合到一起;最后将融合的特征输入到自动化识别网络中,输出自动化识别结果。实验结果表明,所提方法的识别效率高、图像增强效果好、抗噪能力强。

优化Faster R-CNN算法的小样本缺陷检测研究

随着自动化检测技术的发展,基于深度学习的缺陷检测技术以其高精度、高效率、非接触性的特点正逐渐成为工业和学术领域的研究热点。为解决实际工业生产中由于产品缺陷数据集样本不足、类别不均衡导致的模型过拟合、检测精度低等问题,提出了一种基于Faster R-CNN算法框架优化的缺陷检测模型Faster R-CNN-H-BFC,通过基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)实现的幻觉网络能够从具有丰富样本的基类中学习到类共享特征并为新类生成额外的幻觉样本供模型训练,并且针对Faster R-CNN本身存在的识别精度低以及检测效果差等问题,将原始的VGG16主干网络替换为具有残差结构的ResNet50,并引入了特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)实现多尺度特征融合,添加混合注意力机制(Convolutional Block Attention Module,CBAM)来增强模型的特征提取能力。实验和数据表明:改进后的缺陷检测模型在极少样本场景下具有较好的检测效果,平均检测精度相较于改进前提升了3.11%。

基于改进Faster R-CNN的隧道衬砌中离散实体目标自动检测研究

隧道衬砌中离散实体目标的检测精度和时效性直接关乎隧道的运营安全,采用图像视觉技术进行图像自动解译可极大提升检测效率和结果的准确性,因此基于离散实体目标的雷达图像数据构建自定义雷达数据集合,并提出一套改进的Faster R-CNN算法对隧道衬砌中的离散实体目标进行自动检测。该算法首先对现有Faster R-CNN网络的特征提取模块进行改进,提出一套全新的轻量化特征提取网络ResNet_FMBConv对雷达图像特征进行深度挖掘;基于ResNet_FMBConv网络改进现有特征金字塔(FPN)结构,实现对多尺寸下目标的精准辨识。其次,基于实测和仿真的雷达图像数据构建离散实体目标的自定义雷达数据集合,通过几何变换方法对雷达图像进行数据增强后用于算法验证。结果表明,改进算法在IOU=0.50∶0.95情况下的检测精确率、召回率、F 1分数和FPS分别为45.1%、54.0%、49.1%和21.65 fps。在保证召回率基本持平的情况下,同比YOLOv3_spp、SSD、Retinanet和Faster R-CNN等目标检测算法的精确率和F 1分数分别提升2%~9%和1%~6%。同时,试验结果表明改进后的特征提取网络ResNet_FMBConv也优于现有Resnet-50、VGG16、Efficientnet_b0和Mobilenetv3等目标分类网络。

多头自注意力机制的Faster R-CNN目标检测算法

文中提出一种融合多头注意力机制、ROIAlign和Soft-NMS的FasterR-CNN目标检测算法,旨在解决原始Faster R-CNN目标检测网络中存在的检测精度低、漏检、误检的问题。首先,为了提高Faster R-CNN的感知能力,提取特征图中的重要特征并降低对无关特征的提取,在网络中嵌入注意力机制;接着,针对共享全连接层的降维操作导致的一些区域的细节信息被忽略,造成局部信息的丢失,采用一维卷积代替共享全连接层实现权重计算的任务,以捕捉更广泛的空间信息;然后为了提供更丰富的特征表达能力,在注意力机制中引入多头机制分别对特征的不同部分进行重要性的加权;为了减少在特征提取时原图信息的丢失,使用ROI Align替换ROI Pooling算法;最后,在算法后处理中引入Soft-NMS替换传统非极大抑制(NMS)算法以减少漏检和误检情况。实验证明,改进后的Faster R-CNN目标检测网络对感兴趣目标的定位能力得到提高,漏检和误检情况减少,平均检测精度得到显著提升。

基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。

基于Faster R-CNN算法的变电站设备识别与缺陷检测技术研究

变电站作为电力运输的中转站,是城市运转、人民生活的重要基础设施。变电站在运行过程中,经常发生因位置偏僻,不支持机器人或无人机直接进行探测而造成的设备运作温度检测不及时的问题。传统的变电站设备缺陷识别算法是基于机器的学习算法,精确度较低,只适合单个设备类别的缺陷检测,易受环境的影响。基于此,文中提出一种识别变电站设备红外缺陷的方法。首先,基于Faster R-CNN算法的设备识别,对6种类型的变电站设备包括套管、绝缘体、电线、电压互感器、避雷针和断路器进行目标识别,以实现设备的精确定位;然后,基于稀疏表示分类(SRC)的算法获得输入样本的实际标签;最后,基于温度阈值判别式算法,在设备区域中识别设备温度的异常缺陷。文中的方法实现了在红外线图像下的设备识别和缺陷检测,运用文中设计的方法对6类设备的红外图像进行检测,准确率达到91.58%,不同类型设备缺陷的平均识别准确率为91.62%,整体缺陷图像的识别准确率达到87.62%。实验结果表明了该方法的有效性和准确性。

基于优化Faster R-CNN算法的金属板材表面缺陷检测

传统的图像处理方法对生产过程中各种金属板材表面缺陷检测效率低,难以满足工业生产的需求。为了提高金属板材表面缺陷检测的精度,文章提出了一种基于优化Faster R-CNN算法的金属板材表面缺陷检测方法,以残差网络ResNet50作为主干特征提取网络。首先,融合特征金字塔网络和可变形卷积网络以提高对小目标和不规则性缺陷的检测能力。然后,采用RoI Align和K-means++聚类算法对候选框进行优化,实现缺陷的精准定位。最后,将提出的模型运用在NEU-DET数据集中进行多次实验。实验结果表明,优化后的Faster R-CNN算法在此数据集上的mAP为78.7%,与原始网络相比提高了7.7%,并且其检测性能优于SSD、YOLOv5s和YOLOv7三类目标检测算法。

基于改进Oriented R-CNN的旋转框麦穗检测与计数模型

为对干扰、遮挡等复杂的田野环境中麦穗进行精准定位与计数,该研究提出了一种改进的Oriented R-CNN麦穗旋转框检测与计数方法,首先在主干网络中引入跨阶段局部空间金字塔(spatial pyramid pooling cross stage partial networks,SPPCSPC)模块扩大模型感受野,增强网络感知能力;其次,在颈网络中结合路径聚合网络(PANet,path aggregation network)和混合注意力机制(E2CBAM,efficient two convolutional block attention module),丰富特征图包含的特征信息;最后采用柔性非极大值抑制算法(Soft-NMS,soft-non maximum suppression)优化预测框筛选过程。试验结果显示,改进的模型对复杂环境中的麦穗检测效果良好。相较原模型,平均精确度均值mAP提高了2.02个百分点,与主流的旋转目标检测模型Gliding vertex、R3det、Rotated Faster R-CNN、S2anet和Rotated Retinanet相比,mAP分别提高了4.99、2.49、3.94、2.25和4.12个百分点。该研究方法利用旋转框准确定位麦穗位置,使得框内背景区域面积大幅度减少,为实际观察麦穗生长状况和统计数量提供了一种有效的方法。