基于Inception-SSD算法的零件识别

• 作者: 余永维 杜柳青 韩鑫
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 目标检测 零件识别 Inception结构 残差结构
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 1799-1809
• 页数: 11页
• 分类号: TP273.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20202808.1799

摘要

针对传统目标检测方法不能兼顾目标识别精度和检测实时性,且在实际生产复杂工况下识别效果不佳的问题,提出一种基于Inception-SSD框架的零件深度学习识别方法.首先,提出了融合Inception预测结构的SSD优化框架Inception-SSD,将Inception网络结构引入到SSD网络额外层中,并使用批量标准化模块(BN)和残差结构连接,从而捕获更多目标信息而又不会增加网络复杂性,以提高检测准确率而又不影响其检测速度,并增加算法鲁棒性;然后提出在原损失函数基础上增加排斥损失项以改进损失函数,同时采用一种基于加权算法的非极大值抑制方法,克服模型表达能力不足的缺点.最后,将改进前后SSD算法在自制零件数据集上进行训练和测试,实验结果表明:本文方法在实际生产过程复杂情况下检测准确率达到97.8％,相比原SSD算法提升11.7％,检测速率41 frame/s.在提高检测精度同时还保证了实时性,能够满足实际生产环境零件检测需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜柳青		44	255	8.0	15.0
2	余永维		34	283	8.0	16.0
3	韩鑫		2	0	0.0	0.0