基于卷积神经网络的焊缝缺陷图像分类研究.pdf下载

weixin_39821526 2021-10-01 18:52:54

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基于卷积神经网络的焊缝缺陷图像分类研究本文主要介绍了一种基于卷积神经网络的焊缝缺陷图像分类方法。该方法通过改进传统卷积神经网络，提出了一种多尺度压缩激励网络模型（SINet），该模型可以有效地对焊缝缺陷...

实验结果表明，基于卷积神经网络的焊缝缺陷检测方法可以达到97%以上的检测精度，远超传统机器学习算法。同时，每张待测图像的测试时间也非常短，仅需300 ms 左右，满足工业实时检测的要求。该研究的贡献在于，提出...

本文提出的基于深度学习的焊缝缺陷X射线图像分类方法，目的是为了解决工业领域中焊缝缺陷分类的难题。首先，深度学习之所以能够应用于焊缝缺陷检测，是因为它具有强大的特征自动提取能力。通过深度学习模型的训练...

基于改进卷积神经网络的管焊缝X射线图像缺陷识别方法基于改进卷积神经网络的管焊缝X...基于改进卷积神经网络的管焊缝X射线图像缺陷识别方法是一种自动检测和分类图像中的缺陷的方法，具有广泛的应用前景和实践价值。

随着深度学习技术的发展，利用卷积神经网络（CNN）进行焊缝缺陷检测与定位的准确性和效率得到了显著提升。在深度学习中，基于候选区域的two-stage检测方法虽然可以达到较高的检测精度，但其处理速度难以满足实时性的...

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