为解决航空发动机在安装过程中大多实行人工安装、定位不精确等问题,在研究其自动化安装方法中,针对航空发动机安装工位的检测需求,提出了一种残差网络与膨胀卷积相融合的SSD改进算法(R-D SSD).将经典SSD模型的主干网络VGG16替换为残差网络ResNet-101,并增加其输出特征图上的预选框数量,解决了原始算法对底层特征抓取能力不足的问题,进而弥补了对小目标检测效果较差的缺陷;利用膨胀卷积扩大网络的感受野,获取足够的安装工位边缘特征细节信息,在不改变网络结构的同时,保证了模型良好的实时性和对目标的检测精度.实验表明:对于小目标数据集和整个数据集,R-D SSD算法的平均检测精度较原始算法分别提高了8.6％和4.0％,可以满足航空发动机安装时平均检测精度不低于85％的要求.
安装工位 残差网络 膨胀卷积 SSD模型 小目标检测 预选框数量