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基于卷积神经网络与红外热像图的铜电解极板短路检测

胡啸旭  李勇刚  李欣  朱红求  赵昱鑫  
【摘要】:针对红外热像图进行铜电解极板短路检测过程中,热像图模糊、极板目标纹理特征不明显、背景杂乱以及图像特征选取不当造成检测准确率低的问题,提出一种基于快速候选区域提取卷积神经网络(FasterR-CNN)与红外热像图的铜电解极板短路检测方法。首先,对原始铜电解槽面红外热像图的桶形畸变进行矫正并分割单槽图像;依据热像图的像素特征,将极板短路情况进行分类标注;最后,提出一种基于Focal损失函数的FasterR-CNN训练算法,解决了训练过程中大量容易样本导致准确率难以提高的问题。工业现场的数据验证表明,所提算法提高了铜电解短路极板检测的准确率。

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