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作者：刘博超;赵利平;李国彦;刘立春;
单位：太原理工大学机械与运载工程学院;索通发展股份有限公司;
摘要：为实现预焙阳极表面氧化缺陷的在线检测，采用Mask R-CNN对预焙阳极表面氧化缺陷进行检测。该方法以线扫描法采集到的图像数据作为输入，以ResNet101为网络骨架，经过特征提取网络获取图像中的特征信息，然后在区域推荐网络（RPN）中采用K-means聚类算法生成Anchor进而输出感兴趣区域（ROI），最终通过ROI Align以及预测网络输出类别信息以及边框信息，完成预焙阳极表面氧化缺陷的检测。试验结果表明，该方法能够有效的检测出预焙阳极表面氧化缺陷，并且准确率能达到95%，满足预焙阳极在线检测的标准。
关键词：预焙阳极;;氧化缺陷;;深度学习;;Mask R-CNN;;K-means聚类算法
基金资助：国家自然科学基金——谐波齿轮传动系统齿面磨损机理及其动力学特性退化规律研究（51805354）
