[发明专利]一种基于深度学习的无铆钉铆接接头剖面图像分割方法在审
| 申请号： | 202310581331.8 | 申请日： | 2023-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN116630343A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 刘洋;吴庆军;代祎琳 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/194;G06T7/00;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/32;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京佰智蔚然知识产权代理有限公司 37285 | 代理人： | 赵奕 |
| 地址： | 266555 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的无铆钉铆接接头剖面图像分割方法，针对轻量化连接工艺获取无铆钉铆接剖面图像作为样本图像，构建初始数据集；分割模型采用基于卷积神经网络(CNN)的编码器‑‑解码器结构化深度学习模型(DeepLabv3+)，对初始数据集中的样本图像进行数据增强，进而获得图像增强后的训练集；基于深度学习框架，搭建基于图像实例分割的深度学习模型，利用增强后的训练集训练DeepLabv3+分割模型；应用训练好的分割模型对无铆钉铆接剖面进行分割。本方法可以对无铆钉铆接剖面图片进行图像分割，克服现在工程师手动测量与标注剖面图像存在的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 铆钉 铆接 接头 剖面 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
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