[发明专利]基于机器视觉与深度学习的金属断口类型智能识别系统在审
| 申请号： | 202010491861.X | 申请日： | 2020-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN111639609A | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 闫涵;张旭秀;张净丹 | 申请（专利权）人： | 大连交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连优路智权专利代理事务所(普通合伙) 21249 | 代理人： | 宋春昕 |
| 地址： | 116000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 基于机器视觉与深度学习的金属断口类型智能识别系统，包括图像采集模块、图像预处理模块和图像识别模块，图像采集模块实时采集现场金属断口图像发送至图像预处理模块对图像进行预处理，图像预处理模块输出的数据进入图像识别模块，对金属断口类型进行识别诊断；图像预处理模块采用神经网络模型；图像识别模块采用基于深度学习的金属断口分类模型。本发明可以实现金属断口类型无人化诊断，使得金属断裂诊断可以准确及时；结合计算机视觉技术与神经网络技术，将全局性联系引入图像去噪，在去噪的同时最大程度保留图像的结构特征；可实现金属断口类型智能化诊断，对比传统方法可提升金属断口类型诊断的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 视觉 深度 学习 金属 断口 类型 智能 识别 系统 | ||
【主权项】：
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