[发明专利]基于改进卷积神经网络的工业CT识别复材内部缺陷方法有效
| 申请号： | 202210856814.X | 申请日： | 2022-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN115115610B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 汪俊;单忠德;康正水;马晓康;曾航彬 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/40;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 徐燕 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于改进卷积神经网络的工业CT识别复材内部缺陷方法。包括以下步骤：S1：通过工业CT扫描构件，以获取CT切片的图像数据；S2：对获取的CT切片图像数据进行预处理，并进行分组；S3：搭建改进U‑net网络；S4：对改进的U‑net网络设计损失函数；S5：结合步骤S4设计的损失函数，将步骤S2划分的分组对步骤S3搭建好的改进U‑net网络分别进行训练、验证和测试；并将处理后的改进U‑net网络对复材构件的CT切片数据进行缺陷识别。通过上述内容对复材构件的CT切片数据进行缺陷的识别，具有高检测精度和快速识别缺陷的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 卷积 神经网络 工业 ct 识别 内部 缺陷 方法 | ||
【主权项】：
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