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一种基于深度学习的射线图像焊缝缺陷检测方法
发布时间: 2023-06-27
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
作价入股
成果类型：
发明专利,新技术
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明所提供的一种基于深度学习的射线图像焊缝缺陷检测方法，利用Faster RCNN网络对射线图像进行目标检测，在传统Faster RCNN的基础上，本发明增加背景减去网络层，得到五个模块的Faster RCNN网络结构，该背景减去网络层具有带更新的参数，能随着网络训练不断优化降低背景的效果，突出缺陷特点，同时，利用三支路区域推荐网络层代替传统区域推荐网络，它具有的两个回归分支使预测缺陷位置信息的任务得到细分，一个分支负责预测缺陷的中心点横坐标和宽，一个分支负责预测缺陷的中心点纵坐标和高，增强缺陷位置预测的准确度。
成果亮点
本发明所提供的一种基于深度学习的射线图像焊缝缺陷检测方法，利用Faster RCNN网络对射线图像进行目标检测，在传统Faster RCNN的基础上，本发明增加背景减去网络层，得到五个模块的Faster RCNN网络结构，该背景减去网络层具有带更新的参数，能随着网络训练不断优化降低背景的效果，突出缺陷特点，同时，利用三支路区域推荐网络层代替传统区域推荐网络，它具有的两个回归分支使预测缺陷位置信息的任务得到细分，一个分支负责预测缺陷的中心点横坐标和宽，一个分支负责预测缺陷的中心点纵坐标和高，增强缺陷位置预测的准确度。
团队介绍
罗仁泽，唐祥，王磊，罗任权，余泓，李华督，邓治林，谭亮
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-06-27
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