【摘 要】
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铁谱图像分析是铁谱技术的关键环节,通过对图像中磨粒的类别、数量、尺寸、浓度等定性或定量数据的分析,可监测取样设备的磨损状态并判断磨损机理。基于深度学习的铁谱图像分析包括铁谱图像分类、磨粒目标检测、磨粒语义分割、磨粒实例分割等方法。其中磨粒实例分割可获取磨粒的类别、个数、浓度等信息,并由此分析设备的磨损状态,可实现铁谱分析的端到端处理,具有通用性强、准确率高、人工参与度低等优势。首先,本文基于深度学
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铁谱图像分析是铁谱技术的关键环节,通过对图像中磨粒的类别、数量、尺寸、浓度等定性或定量数据的分析,可监测取样设备的磨损状态并判断磨损机理。基于深度学习的铁谱图像分析包括铁谱图像分类、磨粒目标检测、磨粒语义分割、磨粒实例分割等方法。其中磨粒实例分割可获取磨粒的类别、个数、浓度等信息,并由此分析设备的磨损状态,可实现铁谱分析的端到端处理,具有通用性强、准确率高、人工参与度低等优势。首先,本文基于深度学习方法,构建了磨粒实例分割卷积神经网络模型WearModel。该模型基于目标检测框架实现,包含主干网络、候选区域建议网络、候选区域匹配网络及头部网络,分别具有特征提取、候选区域生成、特征映射与尺寸归一化、候选区域检测与分割功能,可输出铁谱图像中磨粒的类别、包围框及掩膜信息。本文通过优化头部网络及主干网络,提升了模型分割效果并减少了模型参数量。其次,根据WearModel框架,创建了多个差异化模型,并基于磨粒实例分割数据集WearSet进行训练测试。测试结果表明,主干网络深度为101层的WearModel的AP为71.97%,m Io U为84.85%,FPS为2.82。此外,通过对比分析主流的语义分割模型Deep Labv2及实例分割模型SOLO家族,验证了WearModel的优点并分析了应用场景。最后,嵌入WearModel,设计开发了铁谱图像分析系统FIAS。该系统基于图像处理算法和深度学习方法,实现了预处理、磨粒分析、结果处理、数据库管理等功能,可获取各项磨粒数据并预测设备磨损状态。WearModel的构建及FIAS的开发,提高了铁谱分析的自动化和智能化水平,为铁谱技术的工业应用提供了良好平台。
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