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基于深度学习的焊缝超声TOFD‑D扫描缺陷类型的自动识别方法

638   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 08:58:44
本发明公开了一种基于深度学习技术的焊缝超声TOFD‑D扫描缺陷类型的自动识别方法。首先，通过超声TOFD‑D扫描技术采集焊缝典型缺陷的D扫描图像数据；其次，在MATLAB编程环境中搭建由特征图提取卷积神经网络VGG16、区域提议网络RPN以及FRCN网络构成FasterR‑CNN深度学习网络框架；最后，对Faster R‑CNN深度学习网络进行分阶段训练。网络测试结果显示：Faster R‑CNN网络具备高效识别焊缝D扫描图像中缺陷类型的能力。本发明所公开的方法，充分利用了FasterR‑CNN识别网络对图像识别的优势，将其应用在焊缝超声TOFD‑D扫描图像检测中，避免了检测人员主观因素的影响，有效的提高了对TOFD‑D扫描图像中缺陷类型的识别能力及效率，具有检测准确率高、鲁棒性好、抗干扰性强的优点，可应用于智能化无损检测技术中。
声明：
“基于深度学习的焊缝超声TOFD‑D扫描缺陷类型的自动识别方法” 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。
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