本发明公开一种针对小样本的航天
复合材料夹杂缺陷的深度学习检测方法及系统,通过X射线无损检测技术获取相关航天复合材料的图像,构造模型的训练数据集,然后构建一个迁移学习特征提取网络,并将其与faster‑rcnn对象检测网络进行结合,最终形成一个针对小样本数据集的对象检测迁移学习网络模型。本模型能较准确的检测出经过X射线无损检测技术获取到的航天复合材料图像中的夹杂缺陷的位置,使得整个检测过程更加自动化,从而节约了大量人工成本。
声明:
“针对小样本的航天复合材料夹杂缺陷的深度学习检测方法及系统” 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)