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Morphological residual convolutional neural network(M-RCNN)for intelligent recognition of wear particles from artificial joints

引用

Friction 2022年第4期10卷 560-572页

作者： Xiaobin HU Jian SONG Zhenhua LIAO Yuhong LIU Jian GAO Bjoern MENZE Weiqiang LIU Department of Computer Science Technical University of MunichGarching 85748Germany School of Biomedical Engineering Sun Yat-sen UniversityGuangzhou 510006China Key Laboratory of Biomedical Materials and Implant Devices Research Institute of Tsinghua University in ShenzhenShenzhen 518057China State Key Laboratory of Tribology Tsinghua UniversityBeijing 100084China Mckelvey School of Engineering Washington University in Saint LouisSt.LouisMO 63130USA

Finding the correct category of wear particles is important to understand the tribological ***,manual identification is tedious and *** here propose an automatic morphological residual convolutional neural network(M-RCNN),exploiting the residual knowledge and morphological priors between various particle *** also employ data augmentation to prevent performance deterioration caused by the extremely imbalanced problem of class *** results indicate that our morphological priors are distinguishable and beneficial to largely boosting overall performance.M-RCNN demonstrates a much higher accuracy(0.940)than the deep residual network(0.845)and support vector machine(0.821).This work provides an effective solution for automatically identifying wear particles and can be a powerful tool to further analyze the failure mechanisms of artificial joints.

关键词： wear particles classifier morphological priors data augmentation deep residual network

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