[发明专利]一种基于改进深度学习的板形识别方法在审
| 申请号： | 202011065718.0 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112270649A | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 张秀玲;魏楷伦;罗兆慈 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/00;G06T7/60;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 陈丽;李洪福 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进深度学习的板形识别方法，涉及冷轧板带技术领域，该方法包括：获取板带钢表面图像，并对板带钢表面图像进行去噪处理；建立基于混合非线性卷积神经网络的板形识别模型；混合非线性卷积神经网络由标准卷积、高斯卷积和其他非线性卷积组成；利用优化算法对板形识别模型的模型参数进行优化；将优化后的模型参数导入板形识别模型，将去噪处理后的板带钢表面图像输入板形识别模型，优化后的板形识别模型进行特征提取并输出板形基本缺陷的隶属度。本发明实现了快速、精确的板形识别，为板形识别方法开辟出一条新的途径，为板形识别与控制技术向着智能化、高精化方向发展提供新的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 深度 学习 识别 方法 | ||
【主权项】：
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