基于FCOS神经网络的制动主缸内槽缺陷检测方法

作者：王芷薇; 郭斌; 胡晓峰^*; 罗哉; 段林茂

来源：计量学报, 2021, 42(09): 1225-1231.

• 计量学
• 内槽缺陷检测
• 制动主缸
• 全卷积网络
• FCOS
• 特征融合金字塔网络

针对主缸内槽缺陷检测存在干扰因素复杂、检测精度低等难点,提出了一种基于全卷积单阶段神经网络(FCOS)的主缸内槽缺陷检测算法。利用特征融合金字塔网络进行特征提取并逐像素预测,得到缺陷种类,实现凹槽缺陷的自动检测。实验结果表明,FCOS网络对制动主缸内槽砂眼、划痕、振刀纹缺陷检测的平均精度均值分别为85.2%、87.5%、90.1%,精确度分别为0.98、0.89、0.95。实验结果与Mask R-CNN网络和Faster R-CNN网络的实验结果进行对比,FCOS网络具有更高的准确率,学习时长大幅度缩短,且满足实时检测要求。

• 单位
  杭州沃镭智能科技股份有限公司; 中国计量大学