基于三级级联架构的接触网定位管开口销缺陷检测

摘要：

针对高铁接触网定位管开口销在列车长期运行振动中容易松脱并且松脱样本数量匮乏的问题,本文提出一种基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN),扩充缺陷样本集后,再训练卷积神经网络(CNN)检测开口销缺陷的三级级联架构.该架构首先采用中心点法提取训练需要的相同规格开口销图像.然后通过改进的DCGAN生成模拟缺陷样本,并搭建轻量级CNN网络对生成的模拟缺陷样本进行筛选.最后将添加了模拟缺陷样本的扩充缺陷样本集与正样本集输入优化后的VGG16卷积神经网络中,以训练分类模型,检测开口销缺陷.实验结果表明,本文所提方法检测接触网定位管开口销缺陷的准确率高达99％.

关键词：接触网检测、深度卷积生成对抗网络、开口销缺陷、图像生成、卷积神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4;U226.5;TH131.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国铁路总公司智能牵引供电系统大数据应用技术项目2016J010-E

在线出版日期：2020-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：74-83