[发明专利]基于深度学习的焊缝超声相控阵检测数据智能分析方法有效
| 申请号： | 201911374767.X | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111060601B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李威;王旭之;朱甜甜;王礼宾;宋波 | 申请（专利权）人： | 武汉武船计量试验有限公司 |
| 主分类号： | G01N29/06 | 分类号： | G01N29/06;G01N29/44 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 邓佳 |
| 地址： | 430000 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的焊缝超声相控阵检测数据智能分析方法，包括：S1：进行数据采样，使用相控阵分别对不同厚度的钢板焊缝进行检测，获取一系列S扫图片；S2：进行预处理，S扫图片按照1:1的比例分为训练集、验证集，并将图片大小重置为800*800；S3：进行数据标注，用标注软件labelImg对训练集和验证集的S扫图片进行缺陷的标注；S4：训练Faster RCNN网络，用S3标注好的数据集和预训练的VggNet16网络权重模型循环交替训练其中的Fast RCNN和RPN网络；S5：进行结果测试，将待检测的图片输入已经训练好的网络中，输出检测结果。本发明不仅提高了超声相控阵检测焊缝的S扫二维平面缺陷的识别率，并且具有准确率高、漏检率低的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 焊缝 超声 相控阵 检测 数据 智能 分析 方法 | ||
【主权项】：
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