基于改进后Faster RCNN算法的微光像增强器视场清洁度检测方法OA

随着三代微光像增强器视场清洁度准确检测的需求增长,以及对目标检测技术和深度学习算法研究的不断深入,本文运用深度学习技术对三代微光像增强器视场清洁度检测进行尝试,通过将Faster RCNN算法与ResNet和FPN结构相结合的方式,提升了Faster RCNN算法对视场瑕疵的检测精度。ResNet和FPN网络结构的引入弥补了Faster RCNN网络在复杂场景和多尺度目标检测性能下降的局限性。实验结果表明,针对数据集中的5种典型瑕疵类型,改进后的Faster RCNN-ResNet-FPN网络结构的识别准确率取得了显著的性能提升,平均精确度均值(mAP)相较于原始Faster RCNN的29.0%提高了提升至72.2%,验证了该方法对于三代微光像增强器视场瑕疵的识别具有有效性并可以推广到其他类似场景中。综上所述,基于Faster RCNN-ResNet-FPN算法的三代微光像增强器视场清洁度检测方法取得了显著成果,为以后三代微光像增强器检测技术的拓展提供了有效支持,也为后续视场清洁度检测技术发展奠定了坚实基础。