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| 一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法 | |
| 引用本文： | 李健,王政彤.一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法[J].电气化铁道,2021,32(4):57-61. |
| 作者姓名： | 李健 王政彤 |
| 作者单位： | 中国铁路兰州局集团有限公司嘉峪关供电段 |
| 摘 要： | 在接触网装置故障中,腕臂底座(包含平腕臂底座和斜腕臂底座)开口销缺失较常见,包括横向和垂直销钉开口销缺失两种.为对腕臂底座开口销缺失缺陷进行自动识别,本文提出一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法:首先采用YOLO算法对原始大图进行一级定位得到腕臂底座区域,然后对腕臂底座区域进行二级定位得到开口销区域小图,最后采用CNN(卷积神经网络)分类算法对横向和垂直开口销小图进行分类识别.实验测试证明该检测算法识别准确率高、漏检率低,可对腕臂底座开口销缺失进行有效检测. |
| 关 键 词： | 目标检测 缺陷识别 YOLO 卷积神经网络 |
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