基于SSD算法的航空发动机内部凸台缺陷检测
基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究.首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法相结合,对目标图像进行预处理来突出凸台缺陷的主要特征,增强了算法模型提取待检测目标的特征信息,从而进一步提高检测算法对于航空发动机凸台缺陷的检测精度.最终检测算法对于凸台缺陷的检测精度达到了95%以上.
SSD算法、凸台缺陷检测、默认框、图像处理
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TP183(自动化基础理论)
2020-09-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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