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题名基于ResNet50与迁移学习的轮毂识别
被引量:8
- 1
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作者
张典范
杨镇豪
程淑红
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机构
燕山大学河北省特种运载装备重点实验室
燕山大学电气工程学院
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第11期1412-1417,共6页
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基金
国家重点研发计划(2021YFB3202303)
河北省重点研发计划(20371801D)。
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文摘
针对人工进行轮毂分拣存在的误识别问题,采用一种基于ResNet50与迁移学习的神经网络模型来识别汽车轮毂。把预训练模型参数迁移到ResNet50卷积神经网络中,修改原网络的输出层,构建基于ResNet50的迁移学习模型,通过进一步训练轮毂数据集来微调模型参数,提取轮毂的细粒度特征。通过对比AlexNet、VGG11、VGG16与ResNet50模型在未使用微调、使用微调和冻结不同数量卷积层参数时的训练效率、准确率,证明ResNet50迁移学模型在冻结前7个Bottleneck残差块参数时不仅能缩短训练时间,并能在相同迭代周期下取得更高的准确率。在该冻结策略下训练生成TL-ResNet50迁移学习模型,分别对8种轮毂进行预测,得出每种轮毂的平均准确率达到99%以上。
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关键词
计量学
轮毂识别
残差网络
迁移学习
细粒度图像分类
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Keywords
metrology
wheel hub model recognition
residual net
transfer learning
fine-grained image classification
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分类号
TP96
[自动化与计算机技术]
TB973
[机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名基于环形特征的卷积神经网络轮毂识别
被引量:3
- 2
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作者
程淑红
芦嘉鑫
张典范
徐南
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机构
燕山大学电气工程学院
燕山大学河北省特种运载装备重点实验室
秦皇岛职业技术学院
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出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2022年第6期730-736,共7页
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基金
国家自然科学基金(61601400)
河北省重点研发计划(20371801D)。
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文摘
针对实际生产中不同种类轮毂的混流生产问题,提出了一种基于环形特征的卷积神经网络轮毂识别算法。将直角坐标下的环形轮毂映射到极坐标中,归一化为标准形式的矩形,提取轮毂图像的环形特征信息,减少冗余特征产生的影响;设计了一种改进的VGG网络架构,利用深度可分离卷积打破输出通道维度与卷积核大小的联系,在不损失网络性能的同时降低了计算量,能够在实际生产中轮毂识别任务在有限的算力情况下实时进行计算;从有效性和实时性两个方面对轮毂识别算法进行评估,且通过Inception V3、SVM、KNN等模型的对比实验,验证了该算法可以实时地对轮毂自适应分类。实验表明:该方法对轮毂图像的处理精度达到99%以上,单幅图像平均处理时间降低至11.78 ms。
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关键词
计量学
轮毂识别
环形特征
图像归一化
卷积神经网络
深度可分离卷积
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Keywords
metrology
wheel model identification
ring features
image normalization
convolutional neural networks
depthwise separable convolution
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分类号
TB96
[机械工程—光学工程]
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题名基于OpenCV的汽车轮毂自动识别分类系统
被引量:3
- 3
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作者
张志芬
孙继磊
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机构
滨州学院信息工程学院
滨州市智能制造工程技术研究中心
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出处
《滨州学院学报》
2018年第4期78-82,共5页
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基金
滨州学院科研基金项目(BZXYG1309)
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文摘
利用能对复杂目标进行识别的图像处理与视觉技术,在Visual Studio环境下基于OpenCV框架编程开发了汽车轮毂自动识别分类系统。系统对采集到的轮毂原始图像进行灰度化、图像去噪、毛刺处理、边缘提取等预处理后,提取了轮毂图像的外圆半径、轮毂辐数及轮辐形状等特征,根据所提取的特征对轮毂进行识别分类,实现了对轮毂的自动识别分类。
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关键词
OPENCV
轮毂识别
特征提取
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Keywords
OpenCV
Hub recognition
feature extraction
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于环投影特征的汽车轮毂定位与识别
被引量:4
- 4
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作者
刘岩松
苗立刚
刘译彭
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机构
东北大学秦皇岛分校控制工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第14期73-77,共5页
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文摘
为了实现汽车轮毂在辊道上随机混流状态下的型号自动识别,提出一种基于环投影特征的轮毂识别算法。该算法不受轮毂的角度和位置变化的影响。首先提取每种型号轮毂的半径及其环投影特征作为模板,然后求取待匹配图像的重心来近似轮毂的圆心,并在其附近分析每一点的环投影值来确定真正的圆心坐标与半径。利用轮毂的半径和环投影与模板进行粗匹配,筛选掉不匹配的型号。最后通过比较径向投影,返回相似度得分最高的型号。实验结果表明:该算法具有较高的稳定性和实时性,识别速度为1个/2 s。
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关键词
轮毂识别
环投影
圆心定位
特征匹配
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Keywords
Hub identification
Ring projection
Center positioning
Feature matching
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分类号
U466
[机械工程—车辆工程]
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题名应用深度学习方法的汽车轮毂类型识别
- 5
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作者
杨祎宁
贺向东
赵庆
刘乘昊
魏鸿磊
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机构
大连工业大学机械工程与自动化学院
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022年第12期75-82,共8页
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基金
辽宁省教育厅2021年度科学研究经费面上项目(LJKZ0535,LJKZ0526)
大连工业大学2021年度本科教育教学综合改革项目(JGLX2021020,JCLX2021008)。
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文摘
针对汽车轮毂大批量生产中人工分类效率低、错误率高的问题,研究应用机器视觉和深度学习方法对汽车轮毂进行在线识别和分类。根据轮毂的特点对AlexNet进行修改,将Leaky Relu函数作为激活函数,应用批归一化,改变卷积核大小,简化全连接层并增加平均池化,且在全连接层之前加入通道注意力机制模块,使得修改的模型可以更好地进行特征提取。综合试验结果表明,采用修改后的AlexNet模型进行轮毂分类,其测试精确度达到99.80%,训练时间大幅缩短,综合效果优于常用机器视觉分类方法,具有实际应用价值。
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关键词
轮毂类型识别
机器视觉
深度学习
AlexNet模型
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Keywords
wheel hub type recognition
machine vision
deep learning
AlexNet model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于双目立体视觉的汽车轮毂型号识别研究
- 6
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作者
吴俊杰
陈艺文
楼国红
张俊生
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机构
太原师范学院
太原工业学院
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出处
《山西电子技术》
2022年第5期94-96,共3页
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基金
山西省科技厅项目(201803D121069)。
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文摘
轮毂型号识别是为了对混流在轮毂生产加工流水线上的轮毂进行自动分选。本研究首先改进双目立体视觉算法,并使用该模型对轮毂生产厂家原始图像进行采集并处理,对处理后的图像进行三维重建,得出轮毂高度和直径等信息作为辅助信息,最后利用提取的特征信息进行模板匹配识别轮毂型号。实验结果表明,该方法能够有效提高轮毂测量精度和轮毂型号识别,识别精度达到98.65%,为今后的轮毂型号识别研究提供参考。
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关键词
双目立体视觉
三维重建
模板匹配
轮毂型号识别
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Keywords
binocular stereo vision
3D reconstruction
template matching
wheel hub model identification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进粒子群优化BP神经网络的轮毂分类算法
被引量:1
- 7
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作者
葛艳
刘杏杏
谢俊标
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机构
青岛科技大学信息科学技术学院
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出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2019年第7期773-777,788,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61273180)
山东省高等学校科技计划项目(J14LN74)
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文摘
针对轮毂识别系统前期图像特征提取误差较大时分类准确性降低的问题,提出了基于改进粒子群算法优化BP神经网络的轮毂识别模型。在标准粒子群中引入遗传算法的变异因子、惯性权重、时间因子、速度边界限制和反弹策略,以改进粒子群算法,从而提高寻找最优阈值与权值的性能。经过与不同算法的对比数据看出,采用改进粒子群优化BP神经网络算法的分类识别率比其他算法提高了9%左右,且收敛速度、收敛精度均有提高,证明了所提IPSO(improved particle swarm optimization)算法的有效性。
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关键词
粒子群改进算法
BP神经网络
轮毂识别分类
特征提取
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Keywords
modified PSO
BP neural network
hub recognition and classification
feature extraction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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