基于深度學(xué)習(xí)的油液磨粒智能檢測與分割

摘要： 針對機(jī)械系統(tǒng)磨損狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中油液磨粒識別難度大、時間與人力成本高等問題，提出了基于深度學(xué)習(xí)的油液磨粒智能檢測與分割方法。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)集特點與算法優(yōu)缺點，搭建單階段實例分割模型YOLACT與兩階段實例分割模型Mask-RCNN對磨粒進(jìn)行智能檢測與分割。實驗結(jié)果表明：Mask-RCNN... （共9頁）