[发明专利]基于深度学习的桥梁拉索表面缺陷实时识别系统及方法在审
| 申请号： | 202010873554.8 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112101138A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 王兴松;李杰;田梦倩 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 薛雨妍 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的桥梁拉索表面缺陷实时识别系统及方法，包括检测机器人、安装在检测机器人上的四个检测相机、图像分割器、图传单元、远程主机。方法为：一、通过识别系统装置采集待测拉索表面缺陷数据集，并对拉索缺陷对象进行标注，建立数据集。二、把拉索缺陷数据集送入Mask‑RCNN深度学习网络训练并生成权重文件。三、检测机器人在拉索上运行，检测相机获取当前拉索图像并合成图片后，通过图传单元发送给远程主机。四、远程主机接受图像进行识别测试，载入训练获得的权重。五、通过Mask‑RCNN网络获取拉索缺陷识别的图像后，远程主机进行图像处理，得到缺陷像素图像。六、远程主机输出保存原始图像和缺陷识别图像，在原始图像中标注缺陷评级信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 桥梁 表面 缺陷 实时 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东南大学，未经东南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010873554.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种DRAM内存时序配置方法和装置
- 下一篇：一种含有茶树油的纳米精华液
