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题名基于Retinanet的轮毂焊缝检测定位方法
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作者
李鑫
任德均
任秋霖
曹林杰
闫宗一
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机构
四川大学机械工程学院
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出处
《计算机与现代化》
2022年第9期60-67,共8页
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文摘
提出一种基于深度学习方法的轮毂焊缝实时检测定位方法,设计轮毂焊缝视觉检测硬件平台,阐述多规格轮毂焊缝的检测定位原理,细述基于卷积神经网络的目标检测算法Retinanet以及基于Transformer架构的目标检测算法CoTNet的原理,优化Cot结构,提出CoTx结构,从而实现便捷替换卷积神经网络中通用的卷积层。在Pytorch框架下,简化Retinanet网络,通过CoTx结构和Retinanet网络的融合对比实验来优化Retinanet网络在轮毂焊缝数据集上的检测性能。实验结果表明,用CoTx结构替换Retinanet最后的几个特征提取层,可以得到更好的检测效果。在生产现场,进行为期30天的轮毂焊缝在线实时检测,平均检测精度为99.71%,单张检测时间为7 ms,达到企业生产的要求。
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关键词
轮毂焊缝
目标检测
Retinanet
cotnet
TRANSFORMER
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Keywords
hub weld
object detection
Retinanet
co tnet
Transformer
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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