Detecting Gear Surface Defects Using Background-Weakening Method and Convolutional Neural Network
المؤلفون المشاركون
Yu, Liya
Wang, Zheng
Duan, Zhongjing
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A novel, efficient, and accurate method to detect gear defects under a complex background during industrial gear production is proposed in this study.
Firstly, we first analyzed image filtering and smoothing techniques, which we used as a basis to develop a complex background-weakening algorithm for detecting the microdefects of gears.
Subsequently, we discussed the types and characteristics of gear manufacturing defects.
Under the complex background of image acquisition, a new model S-YOLO is proposed for online detection of gear defects, and it was validated on our experimental platform for online gear defect detection under a complex background.
Results show that S-YOLO has better recognition of microdefects under a complex background than the YOLOv3 target recognition network.
The proposed algorithm has good robustness as well.
Code and data have been made available.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Liya& Wang, Zheng& Duan, Zhongjing. 2019. Detecting Gear Surface Defects Using Background-Weakening Method and Convolutional Neural Network. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187385
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Liya…[et al.]. Detecting Gear Surface Defects Using Background-Weakening Method and Convolutional Neural Network. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187385
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Liya& Wang, Zheng& Duan, Zhongjing. Detecting Gear Surface Defects Using Background-Weakening Method and Convolutional Neural Network. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187385
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187385
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر