基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法

摘要：

针对传统姿态识别算法识别精度不高,通用性不强,易受环境因素的影响,且需要对检测图像进行复杂的图像预处理操作的问题.基于卷积神经网络的特征提取能力和识别分类能力,提出一种基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法,所提算法去除了传统复杂的预处理操作,通过提取轴承盖4个面的特征,对轴承盖4个面进行识别.实验结果表明:所提算法不仅可以正确识别发动机主轴承盖的4个面,而且平均识别精度为100％,平均识别时间为3.80 s,具有识别精度高,识别时间短,抗干扰能力强的特点.

关键词：发动机主轴承盖、姿态识别、卷积神经网络、深度学习

所属期刊栏目：22

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省教育厅项目;吉林省科技发展计划项目

在线出版日期：2023-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：14282-14288