【摘 要】
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针对钢管焊缝缺陷自动识别的需要,提出了基于卷积神经网络的焊接缺陷特征自动提取算法,并对现有的LeNet、AlexNet、VGG-16、GoogleNet等经典网络模型进行试验验证,得出在同等条件下VGG-16网络模型更适合钢管焊缝缺陷类型识别。随后在VGG-16经典模型基础上设计了一种适用于钢管焊缝图像缺陷识别的模型,该模型直接将预处理后的焊缝DICM图像作为输入,将钢管焊缝是否存在缺陷作为输出,
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针对钢管焊缝缺陷自动识别的需要,提出了基于卷积神经网络的焊接缺陷特征自动提取算法,并对现有的LeNet、AlexNet、VGG-16、GoogleNet等经典网络模型进行试验验证,得出在同等条件下VGG-16网络模型更适合钢管焊缝缺陷类型识别。随后在VGG-16经典模型基础上设计了一种适用于钢管焊缝图像缺陷识别的模型,该模型直接将预处理后的焊缝DICM图像作为输入,将钢管焊缝是否存在缺陷作为输出,有效避免了因人为识别的主观经验对检测结果造成的不良影响。现场试验结果表明,这种基于VGG-16网络结构模
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