【摘 要】
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利用红外图像识别被测对象的缺陷信息,在金属结构检测方面具有广泛应用前景。传统的检测方法是图像处理后人工观察,效率和准确率较低;机器学习方法需要人工选取特征,缺乏适应性和鲁棒性。针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络的缺陷检测模型,可以自动从红外热波图像中学习特征并完成分类识别。采用超声红外热波图像数据对卷积神经网络模型进行训练并测试,结果表明,训练后的CNN模型可以对红外热波图像准确识别分类,该方
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,陆军装甲兵学院车辆工程系,中国人民解放军32272部队31分队
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51875576),无损检测技术教育部重点实验室开放基金项目。
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利用红外图像识别被测对象的缺陷信息,在金属结构检测方面具有广泛应用前景。传统的检测方法是图像处理后人工观察,效率和准确率较低;机器学习方法需要人工选取特征,缺乏适应性和鲁棒性。针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络的缺陷检测模型,可以自动从红外热波图像中学习特征并完成分类识别。采用超声红外热波图像数据对卷积神经网络模型进行训练并测试,结果表明,训练后的CNN模型可以对红外热波图像准确识别分类,该方法效率高、准确性高、鲁棒性强,能够有效提高红外热波检测水平。
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