基于Mask R-CNN改进算法的砂石分割算法研究

作者：高敏; 王雷冲; 石英^*; 陈定文; 胡墨非

来源：武汉理工大学学报, 2020, 42(11): 56-63.

• Mask　R-CNN
• 机器视觉
• 实例分割
• 粒径分析
• 定位置信度

砂石粒径分布是决定建筑混凝土产品性能的重要因素之一,颗粒物分割是砂石粒径分布工业视觉检测的关键步骤。根据砂石分割系统的高精度和实时性要求,作者改进了Mask R-CNN算法。为在砂石数据集上实现最优泛化,采用自适应ROIAlign模块,通过添加IoU预测分支为网络引入定位置信度,同时为了充分利用IoU分支的预测结果,采用基于定位置信度的NMS算法代替常规NMS算法,进一步提高了分割精度。结果表明,改进Mask R-CNN算法在砂石图像数据集上的AP50和mAP分别达到99.1%和89.5%,速度达到3.4FPS,完全能够满足实际系统需求。

• 单位
  自动化学院; 武汉理工大学; 中山市武汉理工大学先进工程技术研究院