[发明专利]一种基于卷积神经网络的航空发动机叶片缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202011303408.8 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112465759A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 许悦雷;回天;周清;加尔肯别克;张悦;马林华 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的航空发动机叶片缺陷检测方法，将Yolov3模型上采样结构中的双线性插值方法改为双三次插值方法，增强底层特征与深层特征的融合效果，提高检测模型的细节感知能力；同时在Yolov3模型的主干网络中加入注意力机制，增强感兴趣区域的特征表现能力，降低背景噪声等无用信息对于检测结果的影响，提高检测模型的区域聚焦能力。通过上述两种方法，得到改进后的Yolov3模型，使用改进后的Yolov3模型能够对航空发动机叶片缺陷进行检测，有效提升了图像中缺陷区域检测框的召回率，提高了缺陷区域的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 航空发动机 叶片 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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