基于改进Faster R-CNN的大型焊件焊缝检测研究

作者：吴忍; 孙渊

来源：煤矿机械, 2021, 42(11): 205-207.

DOI：10.13436/j.mkjx.202111063

• 改进Faster R-CNN
• RPN
• 焊缝检测
• 图像处理

针对目前接触式传感器、电弧传感器和超声波传感器等在焊缝检测中存在的精度低、适应性差等缺点,提出一种基于改进Faster R-CNN的焊缝检测方法。使用改进后的ResNet-101CNN获取焊缝图像特征图,利用全卷积网络RPN生成目标候选区域,目标候选区域和CNN产生的特征图经过ROI Pooling层得到固定大小的特征图,最后经过全连接层的处理进行焊缝的识别和定位。对不同样本数量的训练结果进行对比,对改进前后的Faster R-CNN模型进行不同锚点设置下的对比实验,结果表明,改进Faster R-CNN模型的AP值为91.3%,比改进前Faster R-CNN模型的AP值提升了3.1%。

• 单位
  上海电机学院