[发明专利]一种基于深度学习网络的焊缝缺陷识别定位方法、系统有效
| 申请号： | 202110349482.1 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113034478B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 李砚峰;朱彦军;孙前来;李晔 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/80;G06V10/762;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 潘飞 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别领域，特别是一种基于深度学习网络的焊缝缺陷识别定位方法、系统。该方法包括如下步骤：S1：获取焊缝缺陷射线图像，将其中的部分图像作为训练数据集，其余图像作为测试数据集；S2：对数据集中的图像进行归一化预处理；S3：构建用于对焊缝缺陷图像进行识别与定位的识别定位网络模型；S4：利用识别定位网络模型对焊缝缺陷图像进行检测和处理；S5：对识别定位网络模型进行训练，直至达到所需的训练终止条件；S6：基于获取的新的测试数据集，采用经过训练的识别定位网络进行焊缝缺陷的识别定位，并对网络模块的检测性能进行评估。该方法克服了传统焊缝缺陷识别方法准确性较低，识别定位精度不足、检测效率低的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 网络 焊缝 缺陷 识别 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
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