基于深度学习的蒙皮表面缺陷检测研究
Research on detection of aircraft skin defects based on deep learning作者机构:航空工业成都飞机设计研究所成都610091
出 版 物:《兵器装备工程学报》 (Journal of Ordnance Equipment Engineering)
年 卷 期:2022年第43卷第S2期
页 面:361-367页
核心收录:
学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
主 题:缺陷检测 深度学习 Faster RCNN SSD Pytorch
摘 要:采集大量蒙皮表面缺陷图像作为训练样本,在Faster RCNN网络和SSD网络的基础上设计缺陷检测网络。制定网络评价准则,通过查全率、查准率等技术指标全面衡量网络的可用性。利用高性能图形工作站对2种网络进行训练和测试,测试结果表明,2种网络均可以检测并识别典型缺陷,标识缺陷位置、类别和置信度。结果表明:基于2种基础网络的缺陷检测网络能检测并识别典型缺陷,相关技术指标达到预期水平。