[发明专利]基于深度学习的铸件内部缺陷分级评估系统及方法在审
| 申请号： | 201911303892.1 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111161224A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 李兴捷;于涵;尚尔峰 | 申请（专利权）人： | 沈阳铸造研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路胜元知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11669 | 代理人： | 蒋爱花;路兆强 |
| 地址： | 110022 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的铸件内部缺陷分级评估系统及方法，所述系统包括深度学习网络；所述深度学习网络包括依次连接的第一卷积层、最大池化层、m个残差模块‑双流通道注意力模块组合、平均池化层、全连接层和softmax分类层；各所述残差模块‑双流通道注意力模块组合包括相串联的残差模块和双流通道注意力模块；铸件内部缺陷区域图像经所述深度学习网络训练后得到1×X的概率向量，所述概率向量中数值最大的元素所处的位置即为铸件内部缺陷的评估等级；其中，m＞1，X＞1，X为缺陷的等级个数。本发明可实现24小时自动在线评定缺陷等级，具有高鲁棒性，有利于提高铸件内部缺陷分级评估的准确性和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 铸件 内部 缺陷 分级 评估 系统 方法 | ||
【主权项】：
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