論文の概要: A new method for optical steel rope non-destructive damage detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03843v4
• Date: Sun, 22 Sep 2024 12:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 04:54:55.662904
• Title: A new method for optical steel rope non-destructive damage detection
• Title（参考訳）: 光学鋼ロープの非破壊損傷検出法
• Authors: Yunqing Bao, Bin Hu,
• Abstract要約: 本稿では,高高度(空中ロープウェイ)における鋼ロープの非破壊損傷検出のための新しいアルゴリズムを提案する。 RGBD-UNetという名前のセグメンテーションモデルは、複雑な背景から鋼のロープを正確に抽出するように設計されている。 VovNetV3.5と呼ばれる検出モデルは、通常の鋼ロープと異常鋼ロープを区別するために開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.195044561824979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel algorithm for non-destructive damage detection for steel ropes in high-altitude environments (aerial ropeway). The algorithm comprises two key components: First, a segmentation model named RGBD-UNet is designed to accurately extract steel ropes from complex backgrounds. This model is equipped with the capability to process and combine color and depth information through the proposed CMA module. Second, a detection model named VovNetV3.5 is developed to differentiate between normal and abnormal steel ropes. It integrates the VovNet architecture with a DBB module to enhance performance. Besides, a novel background augmentation method is proposed to enhance the generalization ability of the segmentation model. Datasets containing images of steel ropes in different scenarios are created for the training and testing of both the segmentation and detection models. Experiments demonstrate a significant improvement over baseline models. On the proposed dataset, the highest accuracy achieved by the detection model reached 0.975, and the maximum F-measure achieved by the segmentation model reached 0.948.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高高度(空中ロープウェイ)における鋼ロープの非破壊損傷検出のための新しいアルゴリズムを提案する。 まず、RGBD-UNetという名前のセグメンテーションモデルは、複雑な背景から鋼のロープを正確に抽出するように設計されている。 このモデルは、提案したCMAモジュールを通して色と深度情報を処理・結合する機能を備えている。 第2に、VovNetV3.5と呼ばれる検出モデルは、通常の鋼ロープと異常鋼ロープを区別するために開発された。 VovNetアーキテクチャとDBBモジュールを統合してパフォーマンスを向上させる。 また,セグメンテーションモデルの一般化能力を高めるために,新たなバックグラウンド拡張手法を提案する。 セグメンテーションと検出モデルの両方のトレーニングとテストのために、異なるシナリオでスチールロープの画像を含むデータセットを作成する。 実験はベースラインモデルよりも大幅に改善された。 提案したデータセットでは,検出モデルにより達成された最高精度が0.975に達し,セグメンテーションモデルにより達成された最大F値が0.948に達した。

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