【摘 要】
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车轮踏面缺陷是影响列车轮对正常工作的重要因素,目前主流的检测方式为人工或半自动检测,耗时长、效率差、精度低,提高检测效率和精度、及时获取踏面缺陷信息对保障列车正常
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771409)
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车轮踏面缺陷是影响列车轮对正常工作的重要因素,目前主流的检测方式为人工或半自动检测,耗时长、效率差、精度低,提高检测效率和精度、及时获取踏面缺陷信息对保障列车正常运行具有重要意义。针对现有神经网络算法难以检测细小缺陷的问题,提出改进Faster R-CNN的检测方法,改进了基于候选框大小与IOU的评估方法,并优化了相关部位的损失函数以适应不同尺度的缺陷检测,抑制了高亮度区域。实验结果表明,该方法能够有效对车轮踏面细小缺陷进行检测并准确定位,通过与Faster R-CNN和YOLO V3网络比较可见,提出方
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