机床铸件

bb电子平台在线购彩仪器仪表(仪器仪表学报)

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  摘要:

仪器仪表(仪器仪表学报)

  曳引钢丝绳(TWR)在大型工业起重设备中发挥着重要的应用价值。 在使用曳引钢丝绳作业的同时,也需要定期对曳 引钢丝绳进行缺陷诊断避免安全事故发生。 传统方法是人工目测方法,但该种方法检测时间长、效率低下。 因此,本文提出了 一种基于 YOLOv5 改进网络的曳引钢丝绳缺陷(TWRD)检测的网络算法,简称 TWRD-Net。 为了方便在算力较低的工业设备上 进行部署,首先设计了轻量级的 LW-C3 模块,降低了模型的参数量以及计算开销;其次,改进 PAN 结构,设计了跨层级加权特 征金字塔网络(CLW-FPN)结构,加强模型对于缺陷语义信息的提取、对缺陷位置信息的敏感度;最后,本文设计了 β-CIoU 损失 函数,相较于 CIoU 损失函数, β-CIoU 降低了边界框回归损失,并进一步提升了检测精度。 本文建立了 TWRD 数据集,并使用 TWRD-Net 进行实验,实验结果表明,本文提出的 TWRD-Net 准确率可达 98% ,mAP 可达 99. 4% ,帧率可达 151 fps,对比其他主 流检测模型实验仪器仪表结果,具有精度高、体积小和检测速度仪器仪表快的优势,可为工仪器仪表业设备质检人员提供参考依据。

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