[发明专利]基于自训练深度神经网络的水利系统管螺纹缺陷检测方法有效
| 申请号： | 201911346721.7 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111127429B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 魏志康;杨静日 | 申请（专利权）人： | 河北鹰眼智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/12;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/66;G06T3/60;G06N3/0464;G01N21/954 |
| 代理公司： | 深圳市兰锋盛世知识产权代理有限公司 44504 | 代理人： | 罗炳锋 |
| 地址： | 063000 河北省唐山市高新区大庆*** | 国省代码： | 河北;13 |
| 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自训练深度神经网络的水利系统管螺纹缺陷检测方法。包括：对管道内螺纹原始灰度图像进行阈值化处理、边缘检测；获取管道边缘的圆心位置，对管道内螺纹原始灰度图像进行极坐标变换、线性灰度变换、均值滤波得到管道内螺纹前景图像；对管道内螺纹前景图像进行阈值分割、连通域分析、筛选，得到管螺纹缺陷图像；将管螺纹缺陷图像从极坐标系变换至直角坐标系，变换结果作为标注图像；将标注图像与原始管螺纹图像作为样本数据集，训练语义分割深度卷积神经网络；将待检测管道内螺纹原始灰度图像输入训练好的网络，实现管螺纹缺陷检测。利用本发明，可以在管螺纹缺陷检测场景中，实现智能化的检测，检测效率和精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 训练 深度 神经网络 水利 系统 螺纹 缺陷 检测 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河北鹰眼智能科技有限公司，未经河北鹰眼智能科技有限公司许可，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/201911346721.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种生态治理用水体取样装置
- 下一篇：宽动态范围的紫外辐射照度计
