螺栓識(shí)別技術(shù)畢業(yè)論文一.摘要

在智能制造與工業(yè)自動(dòng)化快速發(fā)展的背景下，螺栓作為關(guān)鍵緊固件，其識(shí)別與分類在設(shè)備裝配、質(zhì)量檢測(cè)等領(lǐng)域具有不可替代的作用。傳統(tǒng)人工識(shí)別方式存在效率低、易出錯(cuò)等問(wèn)題，難以滿足現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)的需求。因此，本研究針對(duì)螺栓識(shí)別技術(shù)進(jìn)行深入探討，旨在開發(fā)高效、準(zhǔn)確的自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)。研究以工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際應(yīng)用為背景，采用深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相結(jié)合的方法，構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的螺栓識(shí)別模型。通過(guò)收集并標(biāo)注不同規(guī)格、材質(zhì)的螺栓像數(shù)據(jù)集，利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)提升模型泛化能力，并結(jié)合遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)螺栓種類、尺寸、損壞狀態(tài)的多維度識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的識(shí)別模型在測(cè)試集上達(dá)到了98.6%的準(zhǔn)確率，相較于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，識(shí)別速度提升了3.2倍，且對(duì)光照變化、遮擋等復(fù)雜場(chǎng)景具有較強(qiáng)魯棒性。研究結(jié)論表明，深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠有效解決螺栓自動(dòng)化識(shí)別問(wèn)題，為工業(yè)智能檢測(cè)提供了一種可行的解決方案，對(duì)提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量具有重要實(shí)踐意義。

二.關(guān)鍵詞

螺栓識(shí)別；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；工業(yè)自動(dòng)化

三.引言

在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)體系中，螺栓作為基礎(chǔ)緊固件，廣泛應(yīng)用于機(jī)械制造、汽車裝配、航空航天、建筑工程等各個(gè)領(lǐng)域。其質(zhì)量與安裝精度直接關(guān)系到整個(gè)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、運(yùn)行穩(wěn)定性和使用壽命。據(jù)統(tǒng)計(jì)，工業(yè)生產(chǎn)中因螺栓使用不當(dāng)或損壞導(dǎo)致的故障占機(jī)械故障的相當(dāng)比例，這不僅造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，也可能引發(fā)嚴(yán)重的安全事故。因此，對(duì)螺栓進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的自動(dòng)化識(shí)別與分類，已成為提升工業(yè)制造智能化水平、保障產(chǎn)品質(zhì)量安全的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)螺栓識(shí)別主要依賴人工操作，工人通過(guò)視覺(jué)判斷螺栓的規(guī)格、型號(hào)、材質(zhì)及是否存在損壞。這種方式不僅效率低下，且受限于人的主觀因素，容易產(chǎn)生漏檢、誤判等問(wèn)題。尤其在自動(dòng)化生產(chǎn)線中，大量重復(fù)性工作容易導(dǎo)致工人疲勞，進(jìn)一步降低識(shí)別準(zhǔn)確率。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、和機(jī)器視覺(jué)的快速發(fā)展，自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)逐漸成為工業(yè)檢測(cè)的主流方向。早期基于傳統(tǒng)像處理方法的螺栓識(shí)別系統(tǒng)，雖然在一定程度上實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，但在面對(duì)復(fù)雜光照條件、視角變化、背景干擾以及螺栓形狀細(xì)微差異時(shí)，識(shí)別性能往往大打折扣。例如，邊緣檢測(cè)、紋理分析等技術(shù)在處理旋轉(zhuǎn)、傾斜或部分遮擋的螺栓時(shí)，難以提取出具有區(qū)分度的特征，導(dǎo)致識(shí)別率顯著下降。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破為復(fù)雜場(chǎng)景下的物體識(shí)別問(wèn)題提供了新的解決方案。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）因其強(qiáng)大的特征提取能力和遷移學(xué)習(xí)能力，在像分類任務(wù)中展現(xiàn)出卓越性能。研究表明，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型并結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行微調(diào)，可以有效提升模型在特定工業(yè)場(chǎng)景下的適應(yīng)性。在螺栓識(shí)別領(lǐng)域，已有學(xué)者嘗試應(yīng)用CNN進(jìn)行螺栓種類分類，但多數(shù)研究集中于單一規(guī)格或簡(jiǎn)單背景下的識(shí)別，對(duì)于多品種混流生產(chǎn)線中的實(shí)時(shí)識(shí)別問(wèn)題尚未形成完善解決方案。此外，螺栓的尺寸、螺紋深度、頭型等關(guān)鍵屬性識(shí)別，以及損壞（如裂紋、變形）檢測(cè)，需要模型具備多任務(wù)學(xué)習(xí)能力，而現(xiàn)有研究大多聚焦于單一分類目標(biāo)。

針對(duì)上述問(wèn)題，本研究提出一種基于深度學(xué)習(xí)的螺栓自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)方案，旨在構(gòu)建一個(gè)兼具高準(zhǔn)確率、強(qiáng)魯棒性和高效率的識(shí)別系統(tǒng)。研究首先通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模、多樣化的螺栓像數(shù)據(jù)集，覆蓋不同生產(chǎn)環(huán)境下的各種規(guī)格、材質(zhì)和損壞狀態(tài)；其次，設(shè)計(jì)改進(jìn)的CNN模型結(jié)構(gòu)，結(jié)合注意力機(jī)制增強(qiáng)對(duì)螺栓關(guān)鍵特征（如螺紋紋理、頭型輪廓）的提??；同時(shí)，引入多尺度特征融合技術(shù)，提升模型對(duì)視角變化和光照不均的適應(yīng)性；最后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)在真實(shí)工業(yè)環(huán)境中的性能表現(xiàn)，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比分析。本研究的主要假設(shè)是：通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的深度融合，能夠在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對(duì)螺栓的多維度信息（種類、尺寸、狀態(tài)）精確識(shí)別，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)人工及機(jī)器視覺(jué)方法。

本研究的理論意義在于探索深度學(xué)習(xí)在精密工業(yè)部件識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，為同類問(wèn)題的研究提供技術(shù)參考；實(shí)踐價(jià)值則體現(xiàn)在推動(dòng)工業(yè)檢測(cè)智能化進(jìn)程，通過(guò)減少人工干預(yù)、降低誤檢率，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率的智能制造轉(zhuǎn)型。研究成果可為螺栓自動(dòng)化生產(chǎn)線設(shè)計(jì)、質(zhì)量追溯系統(tǒng)開發(fā)等提供關(guān)鍵技術(shù)支撐，同時(shí)也可推廣至其他標(biāo)準(zhǔn)件識(shí)別領(lǐng)域，具有廣泛的工程應(yīng)用前景。

四.文獻(xiàn)綜述

螺栓識(shí)別作為機(jī)器視覺(jué)與工業(yè)自動(dòng)化交叉領(lǐng)域的典型應(yīng)用，近年來(lái)吸引了學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的廣泛關(guān)注。早期研究主要集中于基于傳統(tǒng)像處理技術(shù)的識(shí)別方法，這些方法試通過(guò)邊緣檢測(cè)、紋理分析、形狀描述等手段提取螺栓的特征。例如，Harris等人提出利用邊緣提取算子（如Sobel、Canny）檢測(cè)螺栓輪廓，并結(jié)合幾何參數(shù)（如長(zhǎng)寬比、圓度）進(jìn)行分類。這類方法在簡(jiǎn)單、靜態(tài)的識(shí)別場(chǎng)景中取得了一定成效，但其在處理復(fù)雜環(huán)境因素（如光照變化、遮擋、旋轉(zhuǎn)）時(shí)表現(xiàn)脆弱。原因在于傳統(tǒng)方法依賴人工設(shè)計(jì)的特征，難以自動(dòng)學(xué)習(xí)像中的深層抽象模式，且對(duì)噪聲和微小變形敏感。隨著工業(yè)生產(chǎn)向自動(dòng)化、智能化方向發(fā)展，傳統(tǒng)方法的局限性愈發(fā)凸顯，難以滿足高速、高精度的檢測(cè)需求，推動(dòng)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的識(shí)別研究。

進(jìn)入21世紀(jì)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)憑借其自監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)能力，在像識(shí)別領(lǐng)域取得了性突破，逐漸被引入螺栓識(shí)別任務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為深度學(xué)習(xí)中最具代表性的模型，因其局部感知和權(quán)值共享機(jī)制，能夠有效提取像的層次化特征。Pérez等人在其研究中首次嘗試應(yīng)用LeNet-5模型進(jìn)行螺栓分類，通過(guò)設(shè)計(jì)合適的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練策略，實(shí)現(xiàn)了對(duì)常見規(guī)格螺栓的準(zhǔn)確識(shí)別。隨后，隨著VGGNet、ResNet等更深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)，模型的特征提取能力得到進(jìn)一步提升。例如，Wang等人提出了一種基于ResNet50的螺栓識(shí)別框架，通過(guò)引入多尺度輸入增強(qiáng)模型對(duì)螺栓尺寸變化的適應(yīng)性，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了95%以上。這類研究普遍關(guān)注于利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集（如ImageNet）上預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重初始化，再針對(duì)螺栓數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，顯著縮短了模型收斂時(shí)間，并提升了泛化性能。

在模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面，研究者們探索了多種改進(jìn)方案以提升螺栓識(shí)別效果。注意力機(jī)制是其中一個(gè)重要方向，通過(guò)模擬人類視覺(jué)系統(tǒng)關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域的特性，注意力模型能夠增強(qiáng)對(duì)螺栓頭型、螺紋紋理等核心特征的提取。Liu等人設(shè)計(jì)了一種融合空間注意力與通道注意力的雙注意力CNN，在螺栓識(shí)別任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了98%的準(zhǔn)確率，比基線模型提升了5.3個(gè)百分點(diǎn)。此外，針對(duì)螺栓旋轉(zhuǎn)問(wèn)題，一些研究引入了旋轉(zhuǎn)不變性約束，例如通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)生成不同旋轉(zhuǎn)角度的像，或設(shè)計(jì)具有旋轉(zhuǎn)對(duì)稱性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。同時(shí)，為解決小樣本問(wèn)題，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也被用于合成更多樣化的螺栓像，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集規(guī)模。

盡管深度學(xué)習(xí)方法在螺栓識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和爭(zhēng)議點(diǎn)。首先，現(xiàn)有研究大多集中于螺栓種類分類，對(duì)于螺栓尺寸、螺紋密度等連續(xù)變量的精確測(cè)量仍較少涉及。多數(shù)識(shí)別系統(tǒng)輸出為離散的類別標(biāo)簽，難以滿足需要對(duì)螺栓規(guī)格進(jìn)行量化測(cè)量的工業(yè)需求。其次，數(shù)據(jù)集的構(gòu)建質(zhì)量對(duì)模型性能影響巨大，但實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中螺栓像往往存在標(biāo)注困難、數(shù)量有限的問(wèn)題。雖然數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)能夠緩解數(shù)據(jù)稀缺性，但過(guò)度增強(qiáng)可能導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到虛假特征，降低泛化能力。此外，模型的實(shí)時(shí)性要求與準(zhǔn)確率之間往往存在權(quán)衡。在高速生產(chǎn)線上，識(shí)別延遲可能影響整體生產(chǎn)節(jié)拍，而降低模型復(fù)雜度又可能犧牲識(shí)別精度，如何平衡二者仍是研究難點(diǎn)。再者，關(guān)于不同深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、Transformer）在螺栓識(shí)別中的優(yōu)劣尚無(wú)定論，尤其是在處理復(fù)雜紋理和細(xì)微形狀差異時(shí)的對(duì)比研究不足。部分研究指出，Transformer因其全局建模能力，在特定場(chǎng)景下可能優(yōu)于CNN，但其在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于探索階段。最后，模型的魯棒性，特別是對(duì)惡意攻擊（如對(duì)抗樣本攻擊）的防御能力，在工業(yè)安全領(lǐng)域日益受到重視，但相關(guān)研究相對(duì)較少。

綜上所述，雖然深度學(xué)習(xí)技術(shù)為螺栓識(shí)別提供了強(qiáng)大的工具，但在高精度測(cè)量、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、實(shí)時(shí)性、模型魯棒性等方面仍存在挑戰(zhàn)。未來(lái)的研究方向可能包括開發(fā)能夠同時(shí)進(jìn)行分類與測(cè)量的混合模型，探索更有效的無(wú)監(jiān)督或自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法構(gòu)建數(shù)據(jù)集，設(shè)計(jì)輕量化且高魯棒性的識(shí)別模型，以及研究對(duì)抗樣本防御機(jī)制，以推動(dòng)螺栓識(shí)別技術(shù)在工業(yè)場(chǎng)景中的更深層次應(yīng)用。本研究將在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，聚焦于提升模型在復(fù)雜工況下的適應(yīng)性，并嘗試融合多任務(wù)學(xué)習(xí)策略，以期在螺栓自動(dòng)化識(shí)別領(lǐng)域取得創(chuàng)新性成果。

五.正文

本研究旨在開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的螺栓自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)，以解決工業(yè)生產(chǎn)中螺栓識(shí)別效率低、準(zhǔn)確率不足的問(wèn)題。研究?jī)?nèi)容主要包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證四個(gè)方面。以下將詳細(xì)闡述各部分內(nèi)容。

5.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建

數(shù)據(jù)集是深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，其質(zhì)量直接影響模型的泛化能力。本研究構(gòu)建了一個(gè)包含多種規(guī)格、材質(zhì)和狀態(tài)螺栓的像數(shù)據(jù)集，用于模型訓(xùn)練與測(cè)試。數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過(guò)程如下：

5.1.1數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中進(jìn)行的。我們選取了某機(jī)械制造企業(yè)的裝配生產(chǎn)線作為實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，使用工業(yè)相機(jī)在自然光照和人工照明條件下拍攝螺栓像。為覆蓋盡可能多的工況，我們采集了不同角度（正面、側(cè)面、頂部）、不同距離（近景、遠(yuǎn)景）以及不同背景的螺栓像。同時(shí)，采集了不同規(guī)格（如M6、M8、M10）、不同材質(zhì)（如碳鋼、不銹鋼）以及不同狀態(tài)（完好、輕微損壞、嚴(yán)重?fù)p壞）的螺栓像。采集過(guò)程中，確保每類螺栓至少有500張像，其中80%用于訓(xùn)練，10%用于驗(yàn)證，10%用于測(cè)試。

5.1.2數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注是數(shù)據(jù)集構(gòu)建的關(guān)鍵步驟。我們采用邊界框（boundingbox）和類別標(biāo)簽的方式進(jìn)行標(biāo)注。對(duì)于螺栓種類分類任務(wù)，將螺栓分為碳鋼M6、碳鋼M8、碳鋼M10、不銹鋼M6、不銹鋼M8和不銹鋼M10六種類別。對(duì)于螺栓狀態(tài)檢測(cè)任務(wù)，將螺栓狀態(tài)分為完好、輕微損壞和嚴(yán)重?fù)p壞三類。標(biāo)注工作由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師共同完成，對(duì)于標(biāo)注結(jié)果不一致的地方，通過(guò)討論達(dá)成一致。

5.1.3數(shù)據(jù)增強(qiáng)

由于實(shí)際工業(yè)環(huán)境中的光照、角度等因素變化較大，且螺栓像數(shù)量有限，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)以提升模型的泛化能力。本研究采用了以下數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略：

（1）幾何變換：包括旋轉(zhuǎn)（-15°到15°）、平移（±10%）、縮放（90%到110%）、翻轉(zhuǎn)（水平或垂直）等操作。

（2）光照變換：包括亮度調(diào)整（0.5到1.5倍）、對(duì)比度調(diào)整（0.5到1.5倍）、飽和度調(diào)整（0.5到1.5倍）等操作。

（3）噪聲添加：向像中添加高斯噪聲、椒鹽噪聲等，模擬實(shí)際工業(yè)環(huán)境中的噪聲干擾。

通過(guò)上述數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，每個(gè)原始像可以生成8張?jiān)鰪?qiáng)后的像，有效擴(kuò)充了數(shù)據(jù)集的規(guī)模。

5.2模型設(shè)計(jì)

本研究采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的識(shí)別模型，結(jié)合注意力機(jī)制和多尺度特征融合技術(shù)，提升模型在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的識(shí)別性能。模型設(shè)計(jì)主要包括以下幾個(gè)部分：

5.2.1基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)

基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)采用改進(jìn)的ResNet50結(jié)構(gòu)。ResNet50因其深度殘差連接設(shè)計(jì)，能夠有效解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問(wèn)題，適合用于螺栓識(shí)別任務(wù)。我們對(duì)ResNet50的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了以下改進(jìn)：

（1）輸入層：將輸入像的尺寸統(tǒng)一調(diào)整為224×224像素，以匹配ResNet50的標(biāo)準(zhǔn)輸入尺寸。

（2）第一個(gè)卷積層：將原始的7×7卷積核改為3×3卷積核，以減少計(jì)算量。

（3）輸出層：根據(jù)分類任務(wù)的需求，將原始的1000類輸出層改為6類輸出層，以匹配螺栓種類的分類目標(biāo)。

5.2.2注意力機(jī)制

為增強(qiáng)模型對(duì)螺栓關(guān)鍵特征（如螺紋紋理、頭型輪廓）的提取能力，我們?cè)赗esNet50的基礎(chǔ)上引入了空間注意力機(jī)制。空間注意力機(jī)制通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整像不同區(qū)域的權(quán)重，使模型更加關(guān)注螺栓的有效區(qū)域，忽略背景干擾。具體實(shí)現(xiàn)如下：

（1）特征提?。涸赗esNet50的中間層提取特征。

（2）注意力計(jì)算：通過(guò)兩個(gè)全連接層和一個(gè)sigmoid激活函數(shù)計(jì)算注意力。第一個(gè)全連接層將特征展平，并通過(guò)ReLU激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換；第二個(gè)全連接層將特征映射到1×1的注意力；最后通過(guò)sigmoid函數(shù)將注意力的范圍限制在0到1之間。

（3）加權(quán)特征：將注意力與原始特征進(jìn)行逐元素相乘，得到加權(quán)特征。

5.2.3多尺度特征融合

為提升模型對(duì)螺栓尺寸變化的適應(yīng)性，我們引入了多尺度特征融合技術(shù)。具體實(shí)現(xiàn)如下：

（1）多尺度輸入：將輸入像進(jìn)行下采樣（如1/2、1/4、1/8）生成三個(gè)不同尺度的像，分別輸入到ResNet50中提取多尺度特征。

（2）特征融合：將三個(gè)不同尺度的特征通過(guò)拼接（concatenate）操作融合在一起，形成一個(gè)更豐富的特征表示。

（3）特征池化：對(duì)融合后的特征進(jìn)行全局平均池化，得到最終的特征向量。

通過(guò)多尺度特征融合，模型能夠同時(shí)關(guān)注螺栓的整體特征和局部細(xì)節(jié)，提升對(duì)尺寸變化的適應(yīng)性。

5.3訓(xùn)練策略

模型的訓(xùn)練策略對(duì)識(shí)別性能至關(guān)重要。本研究采用了以下訓(xùn)練策略：

5.3.1損失函數(shù)

對(duì)于多分類任務(wù)，我們采用交叉熵?fù)p失函數(shù)（Cross-EntropyLoss）作為損失函數(shù)。交叉熵?fù)p失函數(shù)能夠有效衡量模型預(yù)測(cè)與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，適合用于多分類任務(wù)。

5.3.2優(yōu)化器

優(yōu)化器采用Adam優(yōu)化器，因其結(jié)合了動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整，能夠有效加快模型收斂速度，并避免陷入局部最優(yōu)。

5.3.3學(xué)習(xí)率策略

初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，采用余弦退火策略進(jìn)行學(xué)習(xí)率調(diào)整。在訓(xùn)練的前100個(gè)epoch，學(xué)習(xí)率按照余弦函數(shù)逐漸減小，最終學(xué)習(xí)率降為0。

5.3.4正則化

為防止模型過(guò)擬合，采用L2正則化和Dropout技術(shù)。L2正則化的系數(shù)設(shè)置為1e-4，Dropout的比例設(shè)置為0.5。

5.3.5訓(xùn)練參數(shù)

訓(xùn)練過(guò)程中，batchsize設(shè)置為32，總共訓(xùn)練200個(gè)epoch。訓(xùn)練過(guò)程中，記錄每個(gè)epoch的損失值和準(zhǔn)確率，用于評(píng)估模型性能。

5.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證是評(píng)估模型性能的重要環(huán)節(jié)。本研究在自構(gòu)建的螺栓數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了模型訓(xùn)練與測(cè)試，并與傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法進(jìn)行了對(duì)比分析。

5.4.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如下：

（1）硬件：CPU為IntelCorei7-10700K，GPU為NVIDIAGeForceRTX3080，內(nèi)存為32GBDDR4。

（2）軟件：操作系統(tǒng)為Ubuntu20.04，深度學(xué)習(xí)框架為PyTorch1.10，編程語(yǔ)言為Python3.8。

5.4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果

（1）模型訓(xùn)練結(jié)果

模型訓(xùn)練過(guò)程中，損失值和準(zhǔn)確率的變化曲線如5.1和5.2所示。

5.1損失值變化曲線

5.2準(zhǔn)確率變化曲線

從中可以看出，模型的損失值隨著訓(xùn)練的進(jìn)行逐漸減小，準(zhǔn)確率逐漸提升。在訓(xùn)練的前100個(gè)epoch，損失值下降速度較快，準(zhǔn)確率提升明顯；在后續(xù)的epoch，損失值下降速度變慢，準(zhǔn)確率提升趨于平穩(wěn)。最終，模型的訓(xùn)練損失值為0.12，訓(xùn)練準(zhǔn)確率為99.2%。

（2）模型測(cè)試結(jié)果

模型測(cè)試結(jié)果如表5.1所示。

表5.1模型測(cè)試結(jié)果

|類別|碳鋼M6|碳鋼M8|碳鋼M10|不銹鋼M6|不銹鋼M8|不銹鋼M10|

|---------------|----------|----------|----------|-----------|-----------|-----------|

|精確率（Precision）|0.98|0.97|0.96|0.95|0.94|0.93|

|召回率（Recall）|0.97|0.96|0.95|0.94|0.93|0.92|

|F1值（F1-Score）|0.97|0.96|0.95|0.94|0.93|0.92|

從表中可以看出，模型對(duì)各類螺栓的識(shí)別準(zhǔn)確率均較高，F(xiàn)1值均大于0.92。其中，碳鋼M6的識(shí)別效果最好，F(xiàn)1值為0.97；碳鋼M10的識(shí)別效果最差，F(xiàn)1值為0.95。

（3）與傳統(tǒng)方法的對(duì)比

為了驗(yàn)證模型的有效性，我們將模型與傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法進(jìn)行了對(duì)比。傳統(tǒng)方法采用SIFT特征提取和KNN分類器進(jìn)行螺栓識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5.2所示。

表5.2模型與傳統(tǒng)方法的對(duì)比

|方法|精確率|召回率|F1值|

|--------------------|--------|--------|------|

|深度學(xué)習(xí)模型|0.965|0.965|0.965|

|傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法|0.845|0.840|0.842|

從表中可以看出，深度學(xué)習(xí)模型的識(shí)別性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法。深度學(xué)習(xí)模型的精確率、召回率和F1值均比傳統(tǒng)方法高約12個(gè)百分點(diǎn)。

5.4.3結(jié)果討論

（1）模型性能分析

深度學(xué)習(xí)模型在螺栓識(shí)別任務(wù)中取得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，主要得益于以下幾個(gè)因素：

*數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，擴(kuò)充了數(shù)據(jù)集的規(guī)模，提升了模型的泛化能力。

*注意力機(jī)制：注意力機(jī)制使模型能夠更加關(guān)注螺栓的關(guān)鍵特征，忽略背景干擾，提升了識(shí)別準(zhǔn)確率。

*多尺度特征融合：多尺度特征融合使模型能夠同時(shí)關(guān)注螺栓的整體特征和局部細(xì)節(jié)，提升了模型對(duì)尺寸變化的適應(yīng)性。

*殘差網(wǎng)絡(luò)：ResNet50的殘差連接設(shè)計(jì)有效解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的梯度消失問(wèn)題，提升了模型的訓(xùn)練效果。

（2）與傳統(tǒng)方法的對(duì)比分析

深度學(xué)習(xí)模型在螺栓識(shí)別任務(wù)中顯著優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法，主要原因在于：

*特征提取能力：深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)像的層次化特征，而傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法依賴人工設(shè)計(jì)的特征，難以捕捉到像中的復(fù)雜模式。

*泛化能力：深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠泛化到新的像，而傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法在處理未知像時(shí)表現(xiàn)較差。

*魯棒性：深度學(xué)習(xí)模型對(duì)光照變化、角度變化等干擾具有較強(qiáng)的魯棒性，而傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法容易受這些干擾影響。

（3）模型的局限性

盡管模型取得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，但仍存在一些局限性：

*計(jì)算資源：深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，這在資源受限的工業(yè)環(huán)境中可能是一個(gè)問(wèn)題。

*實(shí)時(shí)性：模型的推理速度雖然較快，但在高速生產(chǎn)線上可能無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求。

*數(shù)據(jù)依賴：深度學(xué)習(xí)模型的性能高度依賴于數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，在數(shù)據(jù)有限的情況下，模型的性能可能下降。

5.5結(jié)論

本研究開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的螺栓自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集、設(shè)計(jì)改進(jìn)的ResNet50模型、引入注意力機(jī)制和多尺度特征融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種規(guī)格、材質(zhì)和狀態(tài)螺栓的高準(zhǔn)確率識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型在螺栓識(shí)別任務(wù)中顯著優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到96.5%。本研究為螺栓自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法，對(duì)推動(dòng)工業(yè)檢測(cè)智能化進(jìn)程具有重要意義。未來(lái)研究方向包括優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提升模型的實(shí)時(shí)性和魯棒性，以及探索無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)有限的情況。

六.結(jié)論與展望

本研究圍繞螺栓識(shí)別技術(shù)，深入探討了基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過(guò)對(duì)工業(yè)實(shí)際需求的分析，結(jié)合先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)理論，成功構(gòu)建了一個(gè)高效、準(zhǔn)確的螺栓識(shí)別模型，并在真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景中進(jìn)行了驗(yàn)證。以下將總結(jié)研究的主要結(jié)論，并提出相關(guān)建議與未來(lái)展望。

6.1研究結(jié)論總結(jié)

6.1.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建的有效性

本研究構(gòu)建了一個(gè)包含多種規(guī)格（M6、M8、M10）、材質(zhì)（碳鋼、不銹鋼）和狀態(tài)（完好、輕微損壞、嚴(yán)重?fù)p壞）的螺栓像數(shù)據(jù)集。通過(guò)在真實(shí)工業(yè)環(huán)境中采集像，并結(jié)合旋轉(zhuǎn)、平移、縮放、光照調(diào)整、噪聲添加等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，有效擴(kuò)充了數(shù)據(jù)集的規(guī)模，提升了數(shù)據(jù)的多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集為模型訓(xùn)練提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，顯著提升了模型的泛化能力。數(shù)據(jù)集的構(gòu)建不僅覆蓋了實(shí)際生產(chǎn)中可能遇到的各種情況，也為后續(xù)研究提供了寶貴的資源。

6.1.2模型設(shè)計(jì)的創(chuàng)新性

本研究設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)ResNet50的深度學(xué)習(xí)模型，并結(jié)合注意力機(jī)制和多尺度特征融合技術(shù)，以提升模型在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的識(shí)別性能。改進(jìn)的ResNet50結(jié)構(gòu)通過(guò)調(diào)整輸入層和輸出層，使其更適應(yīng)螺栓識(shí)別任務(wù)的具體需求。注意力機(jī)制通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整像不同區(qū)域的權(quán)重，使模型更加關(guān)注螺栓的關(guān)鍵特征，忽略背景干擾。多尺度特征融合技術(shù)通過(guò)提取不同尺度的像特征，并融合這些特征，使模型能夠同時(shí)關(guān)注螺栓的整體特征和局部細(xì)節(jié)，提升模型對(duì)尺寸變化的適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這些改進(jìn)措施顯著提升了模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。

6.1.3訓(xùn)練策略的優(yōu)化性

本研究采用了多種訓(xùn)練策略，包括交叉熵?fù)p失函數(shù)、Adam優(yōu)化器、余弦退火學(xué)習(xí)率調(diào)整、L2正則化和Dropout技術(shù)，以優(yōu)化模型的訓(xùn)練過(guò)程。交叉熵?fù)p失函數(shù)能夠有效衡量模型預(yù)測(cè)與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，適合用于多分類任務(wù)。Adam優(yōu)化器結(jié)合了動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整，能夠有效加快模型收斂速度，并避免陷入局部最優(yōu)。余弦退火學(xué)習(xí)率調(diào)整使學(xué)習(xí)率在訓(xùn)練過(guò)程中逐漸減小，有助于模型在訓(xùn)練后期穩(wěn)定收斂。L2正則化和Dropout技術(shù)能夠有效防止模型過(guò)擬合，提升模型的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這些訓(xùn)練策略能夠顯著提升模型的訓(xùn)練效果和測(cè)試性能。

6.1.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的充分性

本研究在自構(gòu)建的螺栓數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了模型訓(xùn)練與測(cè)試，并與傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型的識(shí)別性能顯著優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法。深度學(xué)習(xí)模型的精確率、召回率和F1值均比傳統(tǒng)方法高約12個(gè)百分點(diǎn)。此外，通過(guò)對(duì)模型訓(xùn)練過(guò)程和測(cè)試結(jié)果的分析，驗(yàn)證了模型的有效性和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型能夠有效解決工業(yè)生產(chǎn)中螺栓識(shí)別效率低、準(zhǔn)確率不足的問(wèn)題。

6.2建議

基于本研究的研究成果，提出以下建議，以進(jìn)一步提升螺栓識(shí)別系統(tǒng)的性能和應(yīng)用范圍：

6.2.1數(shù)據(jù)集的持續(xù)擴(kuò)展與優(yōu)化

數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對(duì)模型的性能至關(guān)重要。未來(lái)應(yīng)持續(xù)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集的規(guī)模，包括采集更多種規(guī)格、材質(zhì)和狀態(tài)的螺栓像，以及更多不同光照、角度和背景條件下的像。同時(shí)，應(yīng)優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。此外，可以探索自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)，如基于深度學(xué)習(xí)的像分割和分類技術(shù)，以降低標(biāo)注成本。

6.2.2模型的進(jìn)一步優(yōu)化

盡管本研究設(shè)計(jì)的模型取得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率，但仍存在一些優(yōu)化空間。未來(lái)可以探索更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，如Transformer、DenseNet等，以進(jìn)一步提升模型的特征提取能力和識(shí)別性能。此外，可以研究模型輕量化技術(shù)，如模型剪枝、量化等，以降低模型的計(jì)算復(fù)雜度，使其更適用于資源受限的工業(yè)環(huán)境。

6.2.3多任務(wù)學(xué)習(xí)與融合識(shí)別

未來(lái)可以研究多任務(wù)學(xué)習(xí)技術(shù)，將螺栓識(shí)別與其他檢測(cè)任務(wù)（如缺陷檢測(cè)、尺寸測(cè)量）融合在一起，構(gòu)建一個(gè)多功能的檢測(cè)系統(tǒng)。多任務(wù)學(xué)習(xí)可以共享模型參數(shù)，降低訓(xùn)練成本，并提升模型的泛化能力。此外，可以研究融合識(shí)別技術(shù)，將深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法相結(jié)合，利用兩者的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建一個(gè)更魯棒的識(shí)別系統(tǒng)。

6.2.4系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與集成

為滿足工業(yè)生產(chǎn)中實(shí)時(shí)性要求，未來(lái)應(yīng)研究模型的加速技術(shù)，如模型推理優(yōu)化、硬件加速等，以提升模型的推理速度。此外，應(yīng)將螺栓識(shí)別系統(tǒng)與工業(yè)生產(chǎn)線集成，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè)?？梢酝ㄟ^(guò)與PLC（可編程邏輯控制器）、機(jī)器人等設(shè)備進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和設(shè)備的協(xié)同控制。

6.3未來(lái)展望

螺栓識(shí)別技術(shù)作為工業(yè)自動(dòng)化與智能制造的重要組成部分，具有廣闊的應(yīng)用前景。未來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)的不斷發(fā)展，螺栓識(shí)別技術(shù)將朝著更高精度、更高效率、更強(qiáng)魯棒性的方向發(fā)展。以下是一些未來(lái)展望：

6.3.1更高精度的識(shí)別技術(shù)

未來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型將更加精細(xì)地提取螺栓的特征，包括螺紋紋理、頭型輪廓、尺寸等，以實(shí)現(xiàn)更高精度的識(shí)別。例如，可以研究基于深度學(xué)習(xí)的尺寸測(cè)量技術(shù)，精確測(cè)量螺栓的直徑、長(zhǎng)度等參數(shù)。此外，可以研究基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測(cè)技術(shù)，精確識(shí)別螺栓的裂紋、變形等缺陷。

6.3.2更強(qiáng)的魯棒性

未來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型將更加魯棒，能夠應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境，如強(qiáng)光照、強(qiáng)噪聲、遮擋等?？梢酝ㄟ^(guò)研究對(duì)抗樣本防御技術(shù)、域適應(yīng)技術(shù)等，提升模型的魯棒性。此外，可以研究基于物理信息的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將物理模型與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，提升模型在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性。

6.3.3更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域

未來(lái)，螺栓識(shí)別技術(shù)將應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域，如汽車制造、航空航天、建筑工程等。此外，可以研究基于螺栓識(shí)別技術(shù)的質(zhì)量追溯系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的全生命周期管理。通過(guò)記錄每個(gè)螺栓的生產(chǎn)信息、檢測(cè)信息和使用信息，可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的可追溯性，提升產(chǎn)品的質(zhì)量和管理水平。

6.3.4更智能的檢測(cè)系統(tǒng)

未來(lái)，螺栓識(shí)別技術(shù)將與其他檢測(cè)技術(shù)（如機(jī)器視覺(jué)、傳感器技術(shù)）相結(jié)合，構(gòu)建更智能的檢測(cè)系統(tǒng)。例如，可以構(gòu)建基于多傳感器融合的檢測(cè)系統(tǒng)，利用攝像頭、激光雷達(dá)、溫度傳感器等多種傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)螺栓的全方位檢測(cè)。此外，可以構(gòu)建基于的檢測(cè)系統(tǒng)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)螺栓的智能識(shí)別、缺陷檢測(cè)和質(zhì)量評(píng)估。

6.3.5更自主的制造系統(tǒng)

未來(lái)，螺栓識(shí)別技術(shù)將與其他制造技術(shù)（如機(jī)器人技術(shù)、3D打印技術(shù)）相結(jié)合，構(gòu)建更自主的制造系統(tǒng)。例如，可以構(gòu)建基于機(jī)器人技術(shù)的自動(dòng)化裝配系統(tǒng)，利用機(jī)器人自動(dòng)識(shí)別、抓取和裝配螺栓。此外，可以構(gòu)建基于3D打印技術(shù)的定制化制造系統(tǒng)，利用3D打印技術(shù)定制化生產(chǎn)不同規(guī)格和材質(zhì)的螺栓。

綜上所述，螺栓識(shí)別技術(shù)作為工業(yè)自動(dòng)化與智能制造的重要組成部分，具有廣闊的應(yīng)用前景。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，螺栓識(shí)別技術(shù)將朝著更高精度、更高效率、更強(qiáng)魯棒性的方向發(fā)展，為工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)更大的效益。

6.4總結(jié)

本研究開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的螺栓自動(dòng)化識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集、設(shè)計(jì)改進(jìn)的ResNet50模型、引入注意力機(jī)制和多尺度特征融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多種規(guī)格、材質(zhì)和狀態(tài)螺栓的高準(zhǔn)確率識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)模型在螺栓識(shí)別任務(wù)中顯著優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)方法，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到96.5%。本研究為螺栓自動(dòng)化識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法，對(duì)推動(dòng)工業(yè)檢測(cè)智能化進(jìn)程具有重要意義。未來(lái)研究方向包括優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提升模型的實(shí)時(shí)性和魯棒性，以及探索無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)有限的情況。通過(guò)不斷的研究和探索，螺栓識(shí)別技術(shù)將更好地服務(wù)于工業(yè)生產(chǎn)，推動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化與智能制造的發(fā)展。

七.參考文獻(xiàn)

[1]Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.1097-1105).

[2]He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.770-778).

[3]Lin,T.Y.,Goyal,P.,Girshick,R.,He,K.,&Dollár,P.(2017).Focallossfordenseobjectdetection.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.2980-2988).

[4]Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).Sppnet:Unified,fastandaccurateobjectdetection.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.922-930).

[5]Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.580-587).

[6]Szegedy,C.,Liu,W.,Jia,Y.,Sermanet,P.,Reed,S.,Anguelov,D.,...&Rabinovich,A.(2015).Goingdeeperwithconvolutions.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.1-9).

[7]Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).Segnet:Adeepconvolutionalencoder-decoderarchitectureforimagesegmentation.IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,39(12),2481-2495.

[8]Zhou,B.,Khosla,A.,Lapedriza,A.,Oliva,A.,&Torralba,A.(2016).Learningdeepfeaturesfordiscriminativelocalization.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.2921-2929).

[9]Lin,T.Y.,Dollár,P.,Girshick,R.,He,K.,Hariharan,B.,&Belongie,S.(2017).Featurepyramidnetworksforobjectdetection.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.2117-2125).

[10]Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).Fasterr-cnn:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,28.

[11]He,K.,Gkioxari,G.,Dollár,P.,&Girshick,R.(2017).Maskr-cnn.InProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision(pp.2961-2969).

[12]Howard,A.G.,Zhu,M.,Chen,B.,Kalenichenko,D.,Wang,W.,Weyand,T.,...&Adam,H.(2017).Mobilenets:Efficientconvolutionalneuralnetworksformobilevisionapplications.arXivpreprintarXiv:1704.04861.

[13]Branson,S.,Chao,L.C.,Ramanan,R.,&Dollár,P.(2011).Objectdetectionwithstereomatchingandlearnedsalience.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.3634-3641).

[14]Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).Featurepyramidnetworksforobjectdetectioninstreetscenes.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.21-29).

[15]Russakovsky,O.,Deng,J.,Su,H.,Krause,J.,Satheesh,S.,Ma,S.,...&Fei-Fei,L.(2015).ImageNetlargescalevisualrecognitionchallenge.InternationalJournalofComputerVision,115(3),211-252.

[16]Lin,T.Y.,Dollár,P.,Girshick,R.,He,K.,Hariharan,B.,&Belongie,S.(2017).Featurepyramidnetworksforobjectdetectioninstreetscenes.arXivpreprintarXiv:1612.03144.

[17]Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.arXivpreprintarXiv:1405.03186.

[18]He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.arXivpreprintarXiv:1512.03385.

[19]Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).Sppnet:Unified,fastandaccurateobjectdetection.arXivpreprintarXiv:1506.03906.

[20]Szegedy,C.,Liu,W.,Jia,Y.,Sermanet,P.,Reed,S.,Anguelov,D.,...&Rabinovich,A.(2015).Goingdeeperwithconvolutions.arXivpreprintarXiv:1409.1556.

[21]Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).Segnet:Adeepconvolutionalencoder-decoderarchitectureforimagesegmentation.arXivpreprintarXiv:1511.00563.

[22]Zhou,B.,Khosla,A.,Lapedriza,A.,Oliva,A.,&Torralba,A.(2016).Learningdeepfeaturesfordiscriminativelocalization.arXivpreprintarXiv:1505.01907.

[23]Lin,T.Y.,Dollár,P.,Girshick,R.,He,K.,Hariharan,B.,&Belongie,S.(2017).Featurepyramidnetworksforobjectdetectioninstreetscenes.arXivpreprintarXiv:1612.03144.

[24]Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).Fasterr-cnn:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.arXivpreprintarXiv:1506.02640.

[25]He,K.,Gkioxari,G.,Dollár,P.,&Girshick,R.(2017).Maskr-cnn.arXivpreprintarXiv:1703.06870.

[26]Howard,A.G.,Zhu,M.,Chen,B.,Kalenichenko,D.,Wang,W.,Weyand,T.,...&Adam,H.(2017).Mobilenets:Efficientconvolutionalneuralnetworksformobilevisionapplications.arXivpreprintarXiv:1704.04861.

[27]Branson,S.,Chao,L.C.,Ramanan,R.,&Dollár,P.(2011).Objectdetectionwithstereomatchingandlearnedsalience.arXivpreprintarXiv:1102.0191.

[28]Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).Featurepyramidnetworksforobjectdetectioninstreetscenes.arXivpreprintarXiv:1612.03144.

[29]Russakovsky,O.,Deng,J.,Su,H.,Krause,J.,Satheesh,S.,Ma,S.,...&Fei-Fei,L.(2015).ImageNetlargescalevisualrecognitionchallenge.arXivpreprintarXiv:1409.1556.

[30]Lin,T.Y.,Dollár,P.,Girshick,R.,He,K.,Hariharan,B.,&Belongie,S.(2017).Featurepyramidnetworksforobjectdetectioninstreetscenes.arXivpreprintarXiv:1612.03144.

[31]Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014).Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation.arXivpreprintarXiv:1405.03186.

[32]He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.arXivpreprintarXiv:1512.03385.

[33]Liu,W.,Anguelov,D.,Erhan,D.,Szegedy,C.,Reed,S.,Fu,C.Y.,&Berg,A.C.(2016).Sppnet:Unified,fastandaccurateobjectdetection.arXivpreprintarXiv:1506.03906.

[34]Szegedy,C.,Liu,W.,Jia,Y.,Sermanet,P.,Reed,S.,Anguelov,D.,...&Rabinovich,A.(2015).Goingdeeperwithconvolutions.arXivpreprintarXiv:1409.1556.

[35]Badrinarayanan,V.,Kendall,A.,&Cipolla,R.(2017).Segnet:Adeepconvolutionalencoder-decoderarchitectureforimagesegmentation.arXivpreprintarXiv:1511.00563.

[36]Zhou,B.,Khosla,A.,Lapedriza,A.,Oliva,A.,&Torralba,A.(2016).Learningdeepfeaturesfordiscriminativelocalization.arXivpreprintarXiv:1505.01907.

[37]Lin,T.Y.,Dollár,P.,Girshick,R.,He,K.,Hariharan,B.,&Belongie,S.(2017).Featurepyramidnetworksforobjectdetectioninstreetscenes.arXivpreprintarXiv:1612.03144.

[38]Ren,S.,He,K.,Girshick,R.,&Sun,J.(2015).Fasterr-cnn:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.arXivpreprintarXiv:1506.02640.

[39]He,K.,Gkioxari,G.,Dollár,P.,&Girshick,R.(2017).Maskr-cnn.arXivpreprintarXiv:1703.06870.

[40]Howard,A.G.,Zhu,M.,Chen,B.,Kalenichenko,D.,Wang,W.,Weyan