基于深度学习的航空发动机滑油磨粒检测研究

鉴于润滑油中磨粒形状复杂、大小不同，传统的润滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测规模小、精度低、无法检测非铁磁性磨粒等缺点。设计了一种基于深度学习的航空发动机润滑油磨损颗粒检测方法。基于连续流微流控芯片的润滑油图像采集方法，构建了润滑油图像采集系统。设计了图像增强方法，为了降低YOLOv3模型消融后的误检率，提出了SER算法来优化模型的推理阈值。研究结果表明，润滑油磨粒检测方法可以解决传统检测中存在的问题，在置信度阈值0.35下，YOLOv3模型的检测结果可以达到94.2%的召回率和95.9%的准确率。