【摘 要】
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地铁列车的焊接缺陷严重威胁到列车运行安全,针对目前地铁车辆铝合金车体焊缝检测存在漏检错检问题,提出一种基于改进Faster R-CNN识别焊缝缺陷的方法。运用ABAQUS对铝合金车
【机 构】
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广西大学机械工程学院,中车株洲电力机车研究所有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51765006),广西自然科学基金重点资助项目(2017JJD150010)
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地铁列车的焊接缺陷严重威胁到列车运行安全,针对目前地铁车辆铝合金车体焊缝检测存在漏检错检问题,提出一种基于改进Faster R-CNN识别焊缝缺陷的方法。运用ABAQUS对铝合金车体焊缝缺陷进行建模仿真,获得多组同类缺陷信号图。基于Faster R-CNN框架对缺陷进行分类,并引入Unet模型和Resnet模型对原始Faster R-CNN框架进行改进,以提高识别精度。对人为添加噪声的信号图进行检测,以验证本文模型的鲁棒性。研究结果表明:改进后的模型对于铝合金车体焊缝缺陷检测具有更高的识别率和鲁棒性。
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