-
题名人工智能技术在发制品毛发纤维鉴别中的应用
- 1
-
-
作者
姚胡淯
邱萌
裴燕华
-
机构
上海市质量监督检验技术研究院有限公司
-
出处
《合成纤维》
2025年第11期49-52,83,共5页
-
基金
上海市质量监督检验技术研究院项目(KY-2022-4-XJ)。
-
文摘
随着人工智能技术的飞速发展,其在图像识别领域的应用日益广泛。通过使用目标检测和分割框架Detectron2,并引入掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN),提高发制品毛发纤维鉴别的自动化水平。首先利用光学显微镜进行毛发纤维图像的采集,再通过图片预处理、算法模型优化、学习训练等过程,建立发制品毛发纤维的自动化鉴别模型,并且通过使用测试集对模型进行验证测试。结果表明,使用Mask R-CNN算法的模型对发制品毛发纤维的自动鉴别准确率能够达到90%以上,验证了所建立模型的正确性及自动化鉴别技术的可行性。
-
关键词
人发
发制品
卷积神经网络
detectron2
Mask
R-CNN
-
Keywords
human hair
hair product
CNN
detectron2
Mask R-CNN
-
分类号
TQ340.7
[化学工程—化纤工业]
-
-
题名非接触式螺栓松动在线检测方法研究
被引量：4
- 2
-
-
作者
李星霖
周洋
孙鑫垚
孙沐邦
-
机构
郑州大学机械与动力工程学院
-
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第11期50-53,共4页
-
基金
河南省自然科学基金(202300410431)。
-
文摘
为了保证机械装备高质量的工作性能,需要对螺栓连接结合面在服役状态下的连接质量进行实时的监测。针对目前接触式螺栓松动监测方法的缺点,提出通过detectron2深度学习方法,对松动螺栓进行快速的识别和判断。通过imglab对现有的图片进行标注,确定目标检测的种类及角点位置;对标注数据集进行训练,最终可实现对松动的螺栓进行辨识。结果表明:相对于传统的螺栓松动监测方法,该方法不仅能快速识别和定位松动的螺栓,还能预测角点的位置,并计算出螺栓松动后旋转角度,为螺栓连接件的健康监测提供一种新的方法。
-
关键词
螺栓连接
深度学习
detectron2
目标检测
旋转角度
-
Keywords
Bolted Joint
Deep Learning
detectron2
Target Detection
Rotation Angle
-
分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TB551
[理学—声学]
-
