【摘 要】
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针对传统零件识别方法图像特征提取鲁棒性不足,零件识别准确率较低、不能对图像进行实例分割的问题,文章提出了一种基于Mask R-CNN的零件识别方法。该方法利用卷积神经网络对
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51865004);贵州省科技重大专项计划(黔科合重大专项[2017]3004号);贵州工业攻关重点项目(黔科合GZ字[2015]3009);贵州工业攻关重点项目(黔科合GZ字[2015]3034);贵州省教育厅项目(黔教合协同创新字[2015]02)
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针对传统零件识别方法图像特征提取鲁棒性不足,零件识别准确率较低、不能对图像进行实例分割的问题,文章提出了一种基于Mask R-CNN的零件识别方法。该方法利用卷积神经网络对零件图像进行特征提取,选取数据集中标注好的图像微调Mask R-CNN网络,以保证零件识别的准确性,并生成Mask分割掩码,对零件进行实例分割。同时,对数据集进行数据增强和划分K折交叉验证来提高模型的鲁棒性。最后通过搭建实验平台对零件进行识别,证明了该方法的有效性。
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