基于CNN的火炮身管全景图像疵病识别方法

发布时间：2017-07-01 18:19

  本文关键词：基于CNN的火炮身管全景图像疵病识别方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对火炮身管内膛疵病种类多、定性定量分析难和检测自动化程度低等问题,本文提出一种以卷积神经网络为基础的疵病识别方法。首先,对全景图像进行预处理,主要包括全景展开、光照强度调整、膛线去除等;其次,通过最优阈值法对图像进行二值化处理,并利用四连通域法提取疵病区域;最后,采用卷积神经网络对疵病进行自动的分类识别。实验结果表明,该方法能有效避免人工疵病特征提取和人工特征描述计算等复杂步骤,实现了"采集-识别-判定"全过程的自动运行,真正实现了窥膛检测的自动化,身管疵病的识别率超过92%,识别准确率远高于基于统计学原理及支持向量机的分类方式,具有较高的准确性,为火炮身管修复及寿命预估等奠定了坚实的基础。
【作者单位】： 浙江工业大学信息工程学院;
【关键词】： 全景图像 图像处理 卷积神经网络
【基金】：国家自然科学基金(61070134)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言《GJB2977A-2006火炮静态检测方法》[1]中将火炮身管内疵病分为14类疵病,其中部分疵病仍能按损害等级分为几类,同时身管内阴阳膛线交替给疵病的分割带来困难。因此如何对复杂环境下的火炮身管全景图像中的多种疵病进行分类识别是当前研究的关键。国内外学者对此作了不少

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本文编号：506984