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針對人工和傳統(tǒng)自動化算法檢測發(fā)動機(jī)零件表面缺陷中準(zhǔn)確率和效率低下，無法滿足智能制造需求問題提岀了一種基于深度學(xué)習(xí)的檢測算法。以 Faster r-CNN深度學(xué)習(xí)算法為算法框架，引入聚類理論來確定 anchor方案通過對比k- meansⅡ和CURE聚類算法生成 anchor對檢測結(jié)果的影響，提出了基于聚類生成 anchor方案的 Faster R-CNN的零件表面缺陷檢測算法，并引入多級ROI池化層結(jié)構(gòu)，減少ROI池化過程中取整帶來的偏差，實(shí)現(xiàn)高效并準(zhǔn)確檢測零件表面缺陷的目的。通過設(shè)計(jì)缺陷圖像數(shù)據(jù)采集方案，建立了3種缺陷零件數(shù)據(jù)集，并驗(yàn)證了算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法將缺陷檢測的均值平均精度皿AP從原算法的54.σ%提高到97.9%，檢測速度最快達(dá)到4.9fs，能夠滿足智能制造的生產(chǎn)需求。
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