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申请/专利权人：沈阳派得林科技有限责任公司
摘要：本发明涉及图像滤波和人工智能技术领域，具体是一种工业射线底片图像焊道区域智能定位方法，首先利用传统图像滤波方式使工业射线底片的焊道熔合线显著化，然后利用深度学习技术实现焊道的定位，最后根据检测结果进行校正，通过后处理环节使检测结果与真实焊道有更高的拟合度。本发明提出了一种适用于工业射线底片焊道熔合线显著化的图像滤波方法，更加有利于深度神经网络学习到焊道熔合线的特征。搭建深度神经网络解决工业射线底片焊道识别在传统图像分割上的瓶颈问题。引入交叠比例α保证底片细节信息的完整性。采用连通域连接、连通域选取、异常点剔除等手段完成对焊道定位的修正后处理环节。
主权项：1.一种工业射线底片图像焊道区域智能定位方法，其特征在于，首先利用传统图像滤波方式使工业射线底片的焊道熔合线显著化，然后利用深度学习技术实现焊道的定位，最后根据检测结果进行校正，通过连通域连接、连通域选取、异常点剔除使检测结果与真实焊道有更高的拟合度，具体包括如下步骤：步骤一：依据光电技术和数字处理技术将焊缝信息转换成数字信号，由X射线扫描得到原始管道焊缝图像；步骤二：对原始管道焊缝图像数据进行裁剪，通过图像滤波处理使工业射线底片焊道熔合线显著化；步骤三：对处理后的工业射线底片数据进行标注制作训练数据集，利用深度神经网络训练焊道定位模型；步骤四：利用训练好的模型完成对焊道的定位测试，并利用连通域连接、连通域选取、异常点剔除对测试结果进行校正处理。
全文数据：
权利要求：
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