基于改进Mask R-CNN的风机叶片缺陷检测

• 作者: 张超 文传博
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 改进Mask R-CNN 缺陷检测 风机叶片 目标检测 实例分割
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 页码范围: 1181-1186
• 页数: 6页
• 分类号: TK83
• 语种: 中文

摘要

针对传统风机叶片缺陷检测采用人工的方法效率低、 精度差的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的风机叶片缺陷检测方法.该方法首先使用ResNet-50结合FPN网络生成特征图,然后输入到RPN网络中筛选出ROI,通过ROIAlign固定特征图尺寸输入到预测网络中,对类型、边界框、掩膜进行预测.另外,文章构建了一个风机叶片缺陷掩膜数据集用于模型的训练.通过测试集验证并与Mask R-CNN,Faster R-CNN进行了对比分析,文章提出的方法实现了对缺陷目标的检测和实例分割,在准确检测的同时大幅提高了检测速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文传博		39	57	4.0	6.0
2	张超		1	0	0.0	0.0