[发明专利]一种基于深度学习的核燃料棒外观缺陷检测方法在审
| 申请号： | 201910159476.2 | 申请日： | 2019-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN110097534A | 公开（公告）日： | 2019-08-06 |
| 发明（设计）人： | 郭张鹏;吴之望;刘胜;贾楠;严帝骄;王超椅;牛风雷;陆道纲 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G01N21/88 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 102206*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的核燃料棒外观缺陷检测方法。该方法包括四个步骤，步骤1：图像采集，步骤2：图像预处理，步骤3：训练模型，步骤4：模型评估。本发明针对核燃料棒外观缺陷检测任务，采用高清微距相机进行数据采集和检测，并且设计小目标检测神经网络，配合目标检测框架Faster R‑CNN，使得对核燃料棒外观缺陷检测任务的效率和准确率大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 外观缺陷检测 核燃料棒 图像预处理 模型评估 目标检测 神经网络 数据采集 图像采集 训练模型 小目标 检测 准确率 高清 微距 相机 学习 配合 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的核燃料棒外观缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括通过相机获得核燃料棒外观图片，并通过深度学习的方法进行缺陷检测。
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