基于深度学习的发动机叶片故障检测技术

为了解决航空发动机叶片故障检测中存在的检测精度欠佳、检测效率不高的问题,提出了一种基于深度学习的目标检测方法。针对小样本数据集检测精度低、模型训练速度慢等问题,对Faster R-CNN目标检测算法进行结构优化,引入Res2Net结构,通过分割串联的策略强化残差模块的卷积学习能力,搭建了细粒级的多尺度残差模型Res2Net-50,以提升模型的特征提取能力。同时,在网络的训练过程中,采用多次余弦退火衰减法对学习率进行调整,以加快模型的训练速度,提升模型的训练质量。针对航空发动机叶片裂纹和缺损2种故障类型进行网络训练与检测试验,试验结果表明：优化后的模型识别准确率提高了0.7%,模型的平均检测精度提高了1.8%,训练时间缩短了5.56%,取得了比较好的检测效果。