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基于改进MeshCNN的机械零件加工特征识别方法
被引量：
3
1
作者
张恩
张胜文
贾家乐
《制造技术与机床》
北大核心
2023年第7期137-142,共6页
为了解决传统CAPP系统中特征识别效率低且智能化程度不高的问题,将原始的MeshCNN与Faster RCNN相结合,提出一种基于Mesh-Faster RCNN的机械零件加工特征识别方法,该方法通过将自定义的加工数据集作为神经网络的输入端,获得最优的神经网...
为了解决传统CAPP系统中特征识别效率低且智能化程度不高的问题,将原始的MeshCNN与Faster RCNN相结合,提出一种基于Mesh-Faster RCNN的机械零件加工特征识别方法,该方法通过将自定义的加工数据集作为神经网络的输入端,获得最优的神经网络模型;然后利用MBD技术对加工模进行标注,通过PMI的信息标注获取待加工特征,将其转化为三角网格数据;在此基础上结合三角网格数据处理的算法,将处理好的加工特征数据导入最优神经网络模型中,完成特征识别过程。最后以某型号船用柴油机部分关键件为例,验证了所提方法的可行性和有效性。
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关键词
加工特征识别
mesh-faster
RCNN
三角网格处理
计算机辅助工艺设计
MBD技术
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职称材料
基于改进Faster RCNN的金属丝网缺陷检测方法
被引量：
3
2
作者
姜菲菲
李宁
+1 位作者
邱翠翠
刘大猛
《中国科技论文》
CAS
2024年第2期153-159,共7页
作为一种传统的纺织产品,金属丝网在工业生产、日常生活、科研等领域起着举足轻重的作用,而金属丝网在编制过程中,表面会产生斑点、断线等缺陷,严重影响金属丝网的质量。为保障产品质量,研究了一种基于改进Faster RCNN算法的金属丝网表...
作为一种传统的纺织产品,金属丝网在工业生产、日常生活、科研等领域起着举足轻重的作用,而金属丝网在编制过程中,表面会产生斑点、断线等缺陷,严重影响金属丝网的质量。为保障产品质量,研究了一种基于改进Faster RCNN算法的金属丝网表面缺陷检测方法。首先,为提高模型缺陷特征提取能力,特征提取网络选用深度残差网络(ResNet50)代替原视觉几何群网络(VGG16),并引入注意力模块;随后,训练过程中利用有预热的余弦退火学习率衰减机制,以提高网络检测精度;同时引入k-means算法和遗传算法,设计了更适合金属丝网数据集的锚框尺寸,以提高候选框的精度,解决缺陷定位不准的问题。经实验验证,利用改进Faster RCNN算法检测的平均精度均值(mean average precision,mAP)达86.95%,较原Faster RCNN算法提高18.81%,为金属丝网缺陷的检测提供了一个有效可行的方案。
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关键词
金属丝网
Faster
RCNN
缺陷检测
深度学习
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职称材料
题名
基于改进MeshCNN的机械零件加工特征识别方法
被引量：
3
1
作者
张恩
张胜文
贾家乐
机构
江苏科技大学机械工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2023年第7期137-142,共6页
基金
江苏省研究生创新项目(SJCX22_1917)。
文摘
为了解决传统CAPP系统中特征识别效率低且智能化程度不高的问题,将原始的MeshCNN与Faster RCNN相结合,提出一种基于Mesh-Faster RCNN的机械零件加工特征识别方法,该方法通过将自定义的加工数据集作为神经网络的输入端,获得最优的神经网络模型;然后利用MBD技术对加工模进行标注,通过PMI的信息标注获取待加工特征,将其转化为三角网格数据;在此基础上结合三角网格数据处理的算法,将处理好的加工特征数据导入最优神经网络模型中,完成特征识别过程。最后以某型号船用柴油机部分关键件为例,验证了所提方法的可行性和有效性。
关键词
加工特征识别
mesh-faster
RCNN
三角网格处理
计算机辅助工艺设计
MBD技术
Keywords
machining features recognition
mesh-faster
RCNN
triangular mesh processing
CAPP
MBD technology
分类号
TP391.72 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进Faster RCNN的金属丝网缺陷检测方法
被引量：
3
2
作者
姜菲菲
李宁
邱翠翠
刘大猛
机构
季华实验室
清华大学天津高端装备研究院
高端装备界面科学与技术全国重点实验室(清华大学)
出处
《中国科技论文》
CAS
2024年第2期153-159,共7页
基金
超滑新材料联合实验室合作经费资助项目(S230841VN230)。
文摘
作为一种传统的纺织产品,金属丝网在工业生产、日常生活、科研等领域起着举足轻重的作用,而金属丝网在编制过程中,表面会产生斑点、断线等缺陷,严重影响金属丝网的质量。为保障产品质量,研究了一种基于改进Faster RCNN算法的金属丝网表面缺陷检测方法。首先,为提高模型缺陷特征提取能力,特征提取网络选用深度残差网络(ResNet50)代替原视觉几何群网络(VGG16),并引入注意力模块;随后,训练过程中利用有预热的余弦退火学习率衰减机制,以提高网络检测精度;同时引入k-means算法和遗传算法,设计了更适合金属丝网数据集的锚框尺寸,以提高候选框的精度,解决缺陷定位不准的问题。经实验验证,利用改进Faster RCNN算法检测的平均精度均值(mean average precision,mAP)达86.95%,较原Faster RCNN算法提高18.81%,为金属丝网缺陷的检测提供了一个有效可行的方案。
关键词
金属丝网
Faster
RCNN
缺陷检测
深度学习
Keywords
wire mesh
Faster RCNN
defect detection
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MeshCNN的机械零件加工特征识别方法
张恩
张胜文
贾家乐
《制造技术与机床》
北大核心
2023
3
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职称材料
2
基于改进Faster RCNN的金属丝网缺陷检测方法
姜菲菲
李宁
邱翠翠
刘大猛
《中国科技论文》
CAS
2024
3
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职称材料
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