控制与决策

作者：王四军,秦毅,奚德君

单位：重庆大学 机械与运载工程学院,重庆 400044,,重庆大学 机械与运载工程学院,重庆 400044,,重庆大学 机械与运载工程学院,重庆 400044,

关键词：图像分割;空洞卷积;深度可分离卷积;重构采样单元;齿轮点蚀;视觉测量

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB2001300)；重庆市研究生科研创新项目(CYB21010).

针对U-Net存在的小目标分割精度低、计算复杂度高、收敛慢的问题,构建基于空洞卷积和重构采样单元的U-Net网络(DSU-Net).在DSU-Net中,为增大图像特征提取的感受野并融合多尺度信息,设计具有不同膨胀率的空洞卷积层;针对池化过程丢失大量语义信息的缺点,构建将池化与卷积相结合的采样单元,并运用深度可分离卷积进行特征提取,从而增强神经网络的特征提取能力并降低计算成本.两个公开医学图像数据集的实验结果表明,在IoU、Dice Coeff和F1 Score三个评价指标上,DSU-Net较U-Net、ResU-Net、R2U-Net和U-Net++有着更好的分割性能.最后,将DSU-Net应用于齿轮点蚀的视觉测量,结果表明所提出方法能够更加精确地计算出齿轮点蚀面积率,从而解决了齿轮接触疲劳试验中高效准确检测齿轮失效的难题.

来源：2022年第12期

《控制与决策》期刊编辑部

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