【摘 要】
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为保证反应堆的安全运行,需要采用多种检测技术确保燃料芯块质量。针对燃料芯块表面裂纹检测中因图像对比度低、背景复杂而导致的裂纹误检率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和Beamlet算法相结合的表面裂纹检测算法。对图像进行等尺度分割作为裂纹识别模型(CrackCNN)的训练和测试样本;采用训练完成的CrackCNN对图像中含裂纹的区域进行识别和定位;采用Beamlet算法针对含裂纹区域进
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为保证反应堆的安全运行,需要采用多种检测技术确保燃料芯块质量。针对燃料芯块表面裂纹检测中因图像对比度低、背景复杂而导致的裂纹误检率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和Beamlet算法相结合的表面裂纹检测算法。对图像进行等尺度分割作为裂纹识别模型(CrackCNN)的训练和测试样本;采用训练完成的CrackCNN对图像中含裂纹的区域进行识别和定位;采用Beamlet算法针对含裂纹区域进行裂纹检测。该算法将CNN和Beamlet相结合,充分发挥两者的优势,有效降低了裂纹误检概率,提高了检测
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肺癌是现在发病率和死亡率最高的癌症,其对人类的健康和生命有着巨大的威胁。对肺癌的及时诊断可以有效提高患者的生存率,肺肿瘤早期在CT图像上表现为肺结节,因此,对CT图像中肺结节的研究在辅助肺癌诊疗方面有着重要意义。针对肺结节的识别和分割,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和改进随机游走(RW)的新算法。首先,通过结合CNN实现了对肺结节的全自动识别和检测,其次,通过改进随机游走算法的权函数,结合灰