本申请涉及图像智能处理的领域,其具体地公开了一种基于图像处理的新能源车二氧化碳管的性能监测系统,其通过利用深度学习技术的卷积神经网络模型来对多个视角下的二氧化碳管的图像进行局部高维的隐含特征提取,并利用柯西归一化校正以及基于数据密集的对于分类目标函数的参数自适应性的修正来提升各个校正后焊接感兴趣区域特征图对于分类目标函数的参数自适应性,进一步利用了聚类的方法来对不同视角下的焊接区域的高维特征分布的一致性进行评估,以准确地对于所述二氧化碳管的焊接质量进行分类判断,这样,确保唯有满足焊接质量要求的二氧化碳才能够被被应用于CO2制冷系统。
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“基于图像处理的新能源车二氧化碳管的性能监测系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)