[发明专利]基于特征提取和BP网络的工业CT图像缺陷分类方法在审
| 申请号： | 202210397002.3 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114757916A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 赵纪元;杨琦;郭文华;田艳彬;尹光起;冯雯倩;马建徽;杨光 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学;中国航发四川燃气涡轮研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 安彦彦 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于特征提取和BP网络的工业CT图像缺陷分类方法，包括以下步骤：采集工业CT缺陷图像，采用Hu不变矩，提取工业CT缺陷图像的不变矩特征；提取工业CT缺陷图像的形态特征；提取工业CT缺陷图像的灰度特征；将工业CT缺陷图像的不变矩特征、形态特征与灰度特征构成特征向量；将待分类缺陷图像输入到经特征向量训练后的BP神经网络模型进行分类，实现分类目的。本发明采用缺陷自动识别可以实现缺陷的快速识别与分类，减少人员工作时间，避免人为因素对缺陷评定的失误，提高射线检测的质量及效率，对于工件的缺陷检测具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 提取 bp 网络 工业 ct 图像 缺陷 分类 方法 | ||
【主权项】：
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