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基于深度学习的X 射线焊缝图像智能化评片

发布时间: 2024-03-14

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
基于计算机视觉的图像识别和处理技术的迅速发展，X 射线焊缝图像智能化评片已经成为无损射线检测的研究热点之一，针对如何快速准确识别X射线焊缝内部小目标缺陷成为智能评片的一个难点，鉴于此提出一种基于深度学习的X射线焊缝内部缺陷检测算法的基础上，设计和开发了一个缺陷检测系统，主要由功能选择、检测结果及检测信息三个模块组成，其中功能选择包括权重选择模块、图像处理模块及识别模块三个部分，从而实现焊缝缺陷的自动检测并保存统计相关信息。
成果亮点
提出一种基于深度学习的X射线焊缝内部缺陷检测算法的基础上，设计和开发了一个缺陷检测系统，主要由功能选择、检测结果及检测信息三个模块组成，其中功能选择包括权重选择模块、图像处理模块及识别模块三个部分，从而实现焊缝缺陷的自动检测并保存统计相关信息。
团队介绍
石繁槐，男，工学博士、同济大学副教授、IEEE会员；研究方向：（1）图像分析与理解：目标检测与识别、图像/视频检索、智能视觉监控；（2）三维重建：立体视觉、场景/目标三维建模、多目标运动分割、相机标定；（3）智能(机器人)系统：机器学习、视觉机器人系统。
成果资料
产业化落地方案
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