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一种基于卷积神经网络的磁片表面缺陷检测方法
发布时间: 2024-09-29
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
民用航空
成果介绍
本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于卷积神经网络的磁片表面缺陷检测方法，从而能快速准确的实现磁片表面多种缺陷的检测。
为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：
一种基于卷积神经网络的磁片表面缺陷检测方法，该方法包括如下步骤：
(1)获取待检测磁片的俯视图像并对图像进行预处理；
成果亮点
本发明公开了一种基于卷积神经网络的磁片表面缺陷检测方法，包含如下步骤：第一步，获取待检测磁片的俯视图像并对图像进行预处理，包括灰度化，霍夫圆变换，尺寸变换，旋转切割等步骤；第二步，将预处理后的图像输入至预先训练好的卷积神经网络进行缺陷检测，检测磁片表面是否有缺陷，并对缺陷进行分类；卷积神经网络，其中输入层，卷积层，采样层，全连接层对图像进行特征提取，提取的特征由Softmax分类器进行缺陷分类。与现有技术相比本发明检测精度高，鲁棒性更好。
团队介绍
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2024-10-12
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