空军工程大学学报

作者：赵博研，王强，王毅，张鹏涛，高建国

单位：空军工程大学装备管理与无人机工程学院， 西安， 710051\

关键词：玻璃纤维复合材料;太赫兹时域光谱;目标检测;K-means算法;YOLOv4算法

为实现航空玻璃纤维复合材料内部分层缺陷的智能识别，搭建了一种多自由度光纤耦合式太赫兹时域光谱系统，对带有模拟内部分层缺陷的样件进行检测，对检测结果图像进行了数据筛选、数据增强和数据标注，构建目标检测所用数据集。同时，提出了一种改进的YOLOv4算法，提高了缺陷智能识别的精度。实验结果表明，改进的YOLOv4算法在测试集得到91.05%的准确率和92.02%的召回率，分别较原YOLOv4算法提高了5.73%和8.51%，具有更强的特征提取能力，并展现出良好鲁棒性，明显消除了应用原YOLOv4算法的错检、漏检现象。

来源：2021年第4期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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