基于迁移学习的TC4钛合金磨削烧伤图像识别

作     者：周光辉 卢文壮 张其真 丁鹏 吴泊鋆 ZHOU Guanghui;LU Wenzhuang;ZHANG Qizhen;DING Peng;WU Bojun

作者机构：南京航空航天大学机电学院江苏南京210016 

出 版 物：《机械制造与自动化》 (Machine Building & Automation)

年 卷 期：2022年第51卷第2期

页      码：111-115页

摘      要：为利用有限的钛合金烧伤图像来提高图像识别准确率,设计一种基于迁移学习的钛合金烧伤图像识别方法。利用该方法将经过ImageNet数据集训练的GoogLeNet和ResNet50网络模型保留卷积层及其对应权重参数作为特征提取器,分别与设计的特征识别网络建立连接,形成烧伤图像识别网络。在自制钛合金烧伤图像数据集上对网络模型进行训练。通过实验验证表明:该模型可以自动识别出无烧伤、轻度烧伤、中度烧伤、重度烧伤4类钛合金图像,识别准确率较未使用迁移学习的网络模型有大幅提升。

主 题 词：迁移学习 图像识别 钛合金 磨削烧伤 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2022.02.030

馆 藏 号：203110470...