[发明专利]一种基于深度学习的飞机发动机叶片缺陷识别诊断系统及方法在审
| 申请号： | 202110126782.3 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112862771A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 王哲;马思含;王平;黄孝川 | 申请（专利权）人： | 珠海迪沃航空工程有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/181;G06T7/194;G06T7/33;G06T5/50;G06T5/00;G06T3/40;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 | 代理人： | 窦贤宇 |
| 地址： | 519000 广东省珠海市保税区5*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的飞机发动机叶片缺陷识别诊断系统及方法，属于飞机发动机叶片缺陷识别诊断领域；本发明通过对采集的目标叶片模拟图像信息进行图像预处理、且将其转换为数字图像信息；同时对目标叶片将数字图像信息进行图像拼接并进行缺陷识别诊断，同时诊断结果进行输出且进行保存至数据库单元；数据库单元根据诊断结果进行分析并进行通过卷积神经网路进行学习，分析缺陷的类型以及识别方法，从而进行组合成新的缺陷的类型以及识别方法；从而本发明可以在缺陷类型的进行诊断积累，对于新的缺陷进行记录且分析，并组合成新的缺陷且存储至数据库中，从而可以有效的保证识别的准确率，进而保证飞机发动机叶片的使用寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 飞机 发动机 叶片 缺陷 识别 诊断 系统 方法 | ||
【主权项】：
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