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基于CNN的超声无损检测图像缺陷分类方法

1000   编辑:管理员   来源:北方有色网  
2023-03-19 08:57:42
本发明属于数字图像处理技术领域,具体为一种基于CNN的超声无损检测图像缺陷分类方法。本发明方法包括采集超声相控阵无损检测图像,并对检测图像进行分类,构造专用于超声相控阵无损检测图像缺陷分类的数据集;并将数据集按照一定比例划分为训练集、测试集,训练集用来训练网络模型,测试集用来测试训练好的网络模型的性能;设计专用的超声相控阵无损检测图像缺陷分类的深度卷积神经网络,该网络包括:数据输入模块、双尺度特征提取模块、特征重组模块、特征融合模块、CA模块和分类器。本发明可以提高超声相控阵无损检测图像中缺陷的分类效率,减轻相关制造企业再缺陷数据分析过程中的成本。
声明:
“基于CNN的超声无损检测图像缺陷分类方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
         
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