| 基于卷积特征的光纤缺陷检测方法 |
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| 引用本文： | 陈广,杨震.基于卷积特征的光纤缺陷检测方法[J].中国惯性技术学报,2019(1):95-100. |
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| 作者姓名： | 陈广 杨震 |
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| 作者单位： | 1.哈尔滨工程大学自动化学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金(61805055) |
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| 摘 要： | 针对人工难以实现熊猫型保偏光纤的缺陷检测问题,提出了一种小样本下基于卷积特征的图像检测方法。首先针对光纤缺陷特征将Inception V3模型微调,使用微调后模型提取光纤的2048维卷积特征;其次使用主元分析法将2048维特征降为74维;最后使用降维后的特征训练支持向量机分类器,同时使用粒子群算法对分类器参数寻优,实现对光纤缺陷的识别与分类。经实验证明,该方法对光纤涂覆层微小缺陷的识别率达到97%,涂覆层局部损伤和严重破损的识别率达到100%,对降低光纤环绕制中原纤损失、提升光纤环的精密性、研究光纤缺陷对光纤陀螺精度的影响有一定意义。
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| 关 键 词： | 光纤陀螺 缺陷检测 卷积神经网络 支持向量机 |
Defect detection method for fiber based on convolutional neural network |
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| CHEN Guang,YANG Zhen.Defect detection method for fiber based on convolutional neural network[J].Journal of Chinese Inertial Technology,2019(1):95-100. |
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| Authors: | CHEN Guang YANG Zhen |
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| Institution: | (Harbin Engineering University,Harbin 150001,China) |
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| Abstract: | CHEN Guang;YANG Zhen(Harbin Engineering University,Harbin 150001,China) |
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| Keywords: | fiber optic gyroscope defect detection convolutional neural network support vector machine |
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