典型文献
工业管道焊接缺陷DR图像自动识别方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
焊接缺陷;DR图像;深度学习网络
中图分类号：
作者姓名：
胡亚兰;范效礼;时亚南
作者机构：
新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院 乌鲁木齐 830011
文献出处：
引用格式：
[1]胡亚兰;范效礼;时亚南-.工业管道焊接缺陷DR图像自动识别方法研究)[J].中国特种设备安全,2022(06):35-37
A类：
B类：
工业管道,管道焊接,焊接缺陷,DR,图像自动识别,自动识别方法,缺陷识别,深度学习网络,焊缝缺陷,图像特征,视觉感知,卷积模板,层数,高一,一线人员,缺陷检测,检测效率
AB值：
0.347691
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
