基于Mask R-CNN的胶囊缺陷检测方法

• 作者: 李少波 杨静 段仲静 王铮 胡建军
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 Mask R-CNN ResNet 胶囊 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 专刊:智能物联技术
• 页码范围: 857-862
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2020.10.010

摘要

针对传统的空心胶囊缺陷检测多用于人工抽样检测,无论是时间成本还是人力成本都较高,并且带有一定的主观性的问题,研究分析了胶囊缺陷的特点,设计并搭建了胶囊制造缺陷在线检测实验平台,设计并开源了药用空心胶囊凹陷缺陷数据集,提出了一种基于Mask R-CNN算法的胶囊缺陷检测识别方法,使用ResNet作为特征提取网络,ROIAlign对特征图ROI提取是完成像素级的对齐,能很好地解决胶囊缺陷的检测难题.经过实验验证,基于Mask R-CNN的胶囊缺陷检测识别的正确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静		45	178	7.0	11.0
2	李少波		163	758	13.0	21.0
3	胡建军		8	1	1.0	1.0
4	王铮		4	1	1.0	1.0
5	段仲静		3	0	0.0	0.0