基于深度学习的柔性太阳翼琴铰表面缺陷检测方法

摘要：

为了提高柔性太阳翼琴铰缺陷检测的检测精度和效率,通过开展基于深度学习的柔性太阳翼琴铰表面缺陷检测方法研究,给出了一种结合目标检测和分类网络的两阶段算法.该方法通过采用自动摄像装置对琴铰进行拍照,记录琴铰表面状态,同时引入迁移学习和数据增强算法,在解决缺陷样本缺乏问题的同时,对计算资源需求低且运算性能高,达到表面缺陷检测准确率高和效率高的效果.

关键词：表面缺陷检测方法、柔性太阳翼、自动摄像装置、两阶段算法、深度学习

所属期刊栏目：6

分类号：V414(基础理论及试验)

在线出版日期：2023-04-10（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：96-101