基于改进Mask RCNN的散货船压载舱裂缝检测算法

针对散货船压载舱所存在不同类型结构裂缝检测需求，基于机器视觉相关技术，探索一种应用实例分割目标检测算法（Mask RCNN）深度学习模型的裂缝识别方法。在分析散货船压载舱裂缝的图像特征的基础上，构建了基于MaskRCNN的裂缝识别深度学习模型，通过引入轻量化自底向上路径增强机制和自身特征优化模块优化检测模型，然后制作了涵盖多种类型的裂缝数据集，基于训练结果实现散货船压载舱结构裂缝图像识别，并验证了改进的MaskRCNN模型在散货船压载舱结构裂缝图像识别技术中的优越性，为压载舱自动化高效检测提供有效支撑。