基于上下文语义分割信息的缺销螺丝部件识别

摘要：

针对目前图像视觉领域对输电线路缺销螺丝部件研究较少,且在传统图像处理方法上,螺丝的识别精度不高等问题,文章采用一种基于上下文语义分割信息的缺销螺丝识别方法,在Deeplab v3+网络的基础上,对输电线路数据集进行图像裁剪分块和自适应Gamma校正增强预处理,将缺销螺丝识别的mloU提升了17％左右;对于普通螺丝误识别,提出了结合上下文语义分割信息的方法,将分割出缺销螺丝区域分别和周围若干部件区域进行拓扑关系分析,根据拓扑关系类别排除误识别到的普通螺丝;通过多组实验结果表明,采用预处理和结合上下文语义信息的缺销螺丝识别方法要优于Deeplab v3+算法.

关键词：缺销螺丝、Deeplab v3+、图像裁剪、Gamma校正、拓扑关系

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61471230

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：149-154