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申请/专利权人：江苏航空职业技术学院
摘要：本发明公开基于改进FasterR‑CNN的飞机蒙皮缺陷检测的识别方法，S1：获取飞机蒙皮缺陷图像，同时搭建ResNet‑50网络，将飞机蒙皮缺陷图像输入至ResNet‑50网络，通过FPN网络结构提取不同尺寸特征图并进行融合，获得多层次融合特征图；S2：利用K‑means聚类法进行不同蒙皮表面缺陷anchor定制，获取候选区域；S3：将多层次融合的特征图和候选区域输入到ROIAlign中，进行感兴趣校准，并发送至全连接层进行边框回归和分类，获得校准后特征图；S4：对校准后的特征图进行训练；S5：对训练完毕后的特征图进行蒙皮缺陷目标性能检测。通过融合FPN网络结构、ROIAlign和K‑means聚类法对飞机蒙皮表面进行缺陷定位和检测，能够更准确地检测到蒙皮表面的细小缺陷，提升对复杂缺陷中的小目标缺陷的检测准确率。
主权项：1.基于改进FasterR-CNN的飞机蒙皮缺陷检测的识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取飞机蒙皮缺陷图像，同时通过bottleneck搭建ResNet-50网络，将飞机蒙皮缺陷图像输入至ResNet-50网络，通过FPN网络结构提取不同尺寸的特征图并进行融合，获得多层次融合的特征图，并建立数据集；S2：利用K-means聚类法进行不同蒙皮表面缺陷的anchor定制，获取候选区域；S3：将S1获得的多层次融合的特征图以及S2获得的候选区域输入到ROIAlign中，进行感兴趣校准，并发送至全连接层进行边框回归和分类，获得进行感兴趣区域校准后的特征图；S4：对S3获得的进行感兴趣区域校准后的特征图进行训练；S5：对S4训练完毕后的特征图进行蒙皮缺陷目标性能检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏航空职业技术学院 基于改进Faster R-CNN的飞机蒙皮缺陷检测的识别方法
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