【摘 要】
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为提高工业管道焊接缺陷识别效率,本文提出利用DR图像基于深度学习网络的方法进行焊缝缺陷识别,即在分析DR焊缝缺陷图像特征的基础上,构建一种基于模拟视觉感知原理的深度学习网络结构,并对卷积神经网络的卷积模板大小及层数进行分析,有针对性地提出优化方法,该方法将对提高一线人员的缺陷检测效率和准确度有一定的意义。
【机 构】
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新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院
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为提高工业管道焊接缺陷识别效率,本文提出利用DR图像基于深度学习网络的方法进行焊缝缺陷识别,即在分析DR焊缝缺陷图像特征的基础上,构建一种基于模拟视觉感知原理的深度学习网络结构,并对卷积神经网络的卷积模板大小及层数进行分析,有针对性地提出优化方法,该方法将对提高一线人员的缺陷检测效率和准确度有一定的意义。
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