基于深度學(xué)習(xí)的油液磨粒智能檢測(cè)與分割

摘要： 針對(duì)機(jī)械系統(tǒng)磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中油液磨粒識(shí)別難度大、時(shí)間與人力成本高等問(wèn)題，提出了基于深度學(xué)習(xí)的油液磨粒智能檢測(cè)與分割方法。首先，基于濾膜譜片技術(shù)制備油液磨粒譜片并采集圖像，構(gòu)建了含6類不同金屬磨粒的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集；其次，根據(jù)數(shù)據(jù)集特點(diǎn)與算法優(yōu)缺點(diǎn)，搭建單階段實(shí)例分割模型YOLACT與兩階段實(shí)例分割模型Mask-RCNN對(duì)磨粒進(jìn)行智能檢測(cè)與分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：Mask-RCNN... （共9頁(yè)）