基于新型深度神经网络的民机表面缺陷识别

• 作者: 张德银 徐志强 陈从翰 黄选红
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 民航飞机 表面缺陷识别 残差 Inception-net 深度神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 控制系统与自动化装置
• 页码范围: 48-53
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202001010

摘要

为解决机务人员依靠经验来对民航飞机的表面缺陷进行识别时易发生误判的问题,开发了一种用于民机表面的缺陷识别的结合Inception-net和残差模块的新型深度神经网络.首先,通过对各机场的在修飞机表面缺陷进行采样建立数据集,手段包括使用图像处理修复不合格图像、使用数据增强缓解数据类别不平衡、使用立方卷积插值法降采样保留图像特征等图像预处理操作.然后在自建的数据集上对新型深度神经网络与其他神经网络进行对比测试.实验结果表明,新型神经网络在较少的参数下能够达到最深的网络深度,且在自建数据集的测试集上的识别率和查全率分别为74.23％和62.29％,优于进行对比的其他网络.说明在一定程度上该网络能够有效用于民机表面缺陷识别工作中.