[发明专利]一种基于深度学习的工业CT缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201911303343.4 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111179229B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 丁博文;郝兵;王新昌;吕益良;王涛;吴彦举;张宏星;丁卫良 | 申请（专利权）人： | 中信重工机械股份有限公司;洛阳中信成像智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06T3/60 |
| 代理公司： | 郑州汇科专利代理事务所(特殊普通合伙) 41147 | 代理人： | 李伟 |
| 地址： | 471000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的工业CT缺陷检测方法，它包括以下步骤：采集数据；划分数据集；图像标注；图像增强；构造模型；自定义损失函数及评价标准；训练模型：训练模型并保存训练后模型最好的权重；后处理：将验证集图片输入至模型得到验证集原图像对应的原始缺陷掩码，对掩码进行后续处理；计算缺陷区域面积：通过得到的包含缺陷的掩码图像，计算缺陷像素面积；分割缺陷：加载训练模型中保存的权重作为预测模型，将模型输入即可得到原图像包含各类缺陷的原始掩码图像，再对掩码图像做后处理以及缺陷区域面积计算可以得到最终包含缺陷掩码图像以及缺陷面积；通过本发明可以在实际生产中准确而快速地检测并识别出缺陷区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 ct 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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