基于Mask R-CNN算法在轨道扣件缺陷检测中的应用

摘要：

针对扣件的断裂、缺失和螺母松动等3种主要缺陷引起的扣件转动,对基于Mask R-CNN网络扣件缺陷检测系统开展研究.首先将扣件图片输入到主干特征提取网络Resnet101对图片进行卷积、池化操作,随后构造FPN(Feature Pyramid Networks),经过FPN进行多尺度特征融合后的结果输入到RPN(Region Proposal Networks),再由RPN筛选出一部分RoI(Region of Interest),然后对RoI进行RoI Align操作,最后对RoI进行分类、bounding_box回归和扣件掩膜(mask)生成,最后得到的实例分割检测结果.该结果不仅可以通过预测框显示正常扣件和缺陷扣件类别,还可以通过语义分割得到的扣件形状判断扣件类别.因此,在一定程度上缩小了实际操作中因网络本身引起的误差.

关键词：扣件缺陷检测、FPN、RPN、RoI Align、实例分割

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：2019年广东省普通高校青年创新人才类项目;自动驾驶控制器;带机械臂的自主移动物流机器人

在线出版日期：2021-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：20-23