【摘 要】
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为了精确识别航空发动机叶片损伤,提出一种基于VGG-16卷积神经网络的航空发动机叶片表面完整性图像识别方法,针对叶片表面加工的缺陷类型(划痕、磕碰、波纹度),采用离线增强的方式进行数据增强,对航空发动机叶片表面无缺陷及缺陷图像进行翻转、平移、对比度增强、加入高斯噪声处理。结果表明,VGG-16模型对叶片表面图像二分类准确率达到93.75%,实现了叶片表面不同形貌特征的自动分类,使模型能够自动学习并
【机 构】
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沈阳航空航天大学 航空宇航学院,沈阳 110136;钢铁研究总院,北京 100081
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为了精确识别航空发动机叶片损伤,提出一种基于VGG-16卷积神经网络的航空发动机叶片表面完整性图像识别方法,针对叶片表面加工的缺陷类型(划痕、磕碰、波纹度),采用离线增强的方式进行数据增强,对航空发动机叶片表面无缺陷及缺陷图像进行翻转、平移、对比度增强、加入高斯噪声处理。结果表明,VGG-16模型对叶片表面图像二分类准确率达到93.75%,实现了叶片表面不同形貌特征的自动分类,使模型能够自动学习并识别叶片缺陷相关图像特征,可以合理的扩充数据集,解决数据不均衡问题,提高了叶片无损检测精度及泛化性能。
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