[发明专利]基于快速卷积神经网络的碳纤维气瓶无损检测方法及系统在审
| 申请号： | 202211221392.5 | 申请日： | 2022-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN115494092A | 公开（公告）日： | 2022-12-20 |
| 发明（设计）人： | 蔡珣;党菀;张开;狄成瑞;乔琨;高艳博;朱波 | 申请（专利权）人： | 山东大学;山东大学威海工业技术研究院 |
| 主分类号： | G01N23/04 | 分类号： | G01N23/04;G01N23/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 | 代理人： | 张鸾 |
| 地址： | 250199 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开基于快速卷积神经网络的碳纤维气瓶无损检测方法及系统，包括：获取原始X射线图像；对原始X射线图像进行数据处理，得到处理图像；基于处理图像，提取图像特征；基于图像特征，得到候选区域；对候选区域进行分类和回归，得到缺陷区域图像；对缺陷区域图像进行轮廓提取，得到确定缺陷区域，将确定缺陷区域标注在原始X射线图像上，完成检测。识别准确率较高且性能良好，部署至生产环境并实际应用后，能够长时间稳定运行，能够满足工业生产环境的需求，助力工业企业生产流程向智能化和数字化迈进。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 快速 卷积 神经网络 碳纤维 无损 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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