[发明专利]一种基于深度卷积神经网络模型的船舶焊缝缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110203174.8 | 申请日： | 2021-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN112819806A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 张人杰;袁明新;孙宏伟;陈卫彬;刘锁东;高云强;戴现令;赵泽钰;谢煜斐 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐澍 |
| 地址： | 212003*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络模型的船舶焊缝缺陷检测方法。首先采用基于距离最值的M‑SMOTE算法进行焊缝样本不平衡数据集处理，实现少数类新样本的精细化生成；然后构建包括13层的面向船舶焊缝缺陷检测的深度卷积神经网络模型，输入层的输入取对船舶X射线焊缝图像集的特征数据进行改进近邻传播聚类的结果，深度卷积神经网络中间各层的输入数据采用自适应PCA降维；接着对深度卷积神经网络模型进行训练；最后利用训练好的深度卷积神经网络模型进行焊缝缺陷检测。本发明的船舶焊缝缺陷检测方法有效解决了焊缝数据不平衡、缺陷特征选择以及数据高维等技术难点，实现了船舶焊缝缺陷的高效和有效检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 模型 船舶 焊缝 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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