文章摘要:针对U-Net存在的小目标分割精度低、计算复杂度高、收敛慢的问题，构建了基于空洞卷积和重构采样单元的U-Net网络（U-Net network based on dilated convolution and reconstructed sampling units,DSU-Net）。在DSU-Net中，为增大图像特征提取的感受野并融合多尺度信息，设计了具有不同膨胀率的空洞卷积层；针对池化过程丢失大量语义信息的缺点，构建了将池化与卷积相结合的采样单元，并运用深度可分离卷积进行特征提取，从而增强了神经网络的特征提取能力以及降低了计算成本。两个公开医学图像数据集的实验结果表明，在IoU、Dice Coeff和F1 Score三个评价指标上，DSU-Net较U-Net、ResU-Net、R2U-Net和U-Net++有着更好的分割性能。最后，将DSU-Net应用于齿轮点蚀的视觉测量，结果表明所提方法能够更加精确地计算出齿轮点蚀面积率，从而解决了齿轮接触疲劳试验中高效准确检测齿轮失效的难题。

文章关键词:图像分割,空洞卷积,深度可分离卷积,重构采样单元,齿轮点蚀,视觉测量,

项目基金:国家重点研发计划项目(2018YFB2001300),

论文作者:王四军 秦毅 奚德君 

作者单位:重庆大学机械与运载工程学院 

论文DOI: 10.13195/j.kzyjc.2021.0763

论文分类号: TG86;TP183

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