[发明专利]基于深度神经网络的焊缝X射线图像缺陷检测与识别方法在审
| 申请号： | 202310564344.4 | 申请日： | 2023-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN116630263A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 姚家辉;王九鑫;董琪;刘心如;刘嫚;苏耀恒;成鹏飞;卢定泽 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06T5/20;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙) 11738 | 代理人： | 匡建生 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的焊缝X射线图像缺陷检测与识别方法，该方法包括以下步骤：获取焊缝X射线图像的开源数据集并创建相应的标签文件‑采用中值滤波进行预处理‑将预处理后图像进行划分‑进行训练‑在Neck层嵌入注意力机制ECA‑将CIOU损失函数替换为EIOU损失函数‑导出权重文件得到三类目标。采用该方法在检测之前对数据进行中值滤波处理，可以在一定程度上消除孤立的噪声点，可以保持图像特征的同时不会产生过度模糊。解决了现有技术存在对工程师的要求较高、对质量较差的X射线检测图像会出现错检率和漏检率高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 焊缝 射线 图像 缺陷 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安工程大学，未经西安工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310564344.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
