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申请/专利权人：重庆交通大学
摘要：本发明公开了一种反向学习的不等厚焊缝缺陷X射线图像两阶段智能识别方法及系统，涉及无损检测技术领域，包括分别以正常无缺陷的原始焊缝图像负样本和有缺陷的原始焊缝图像正样本构建两种训练数据集；然后构建一种两阶段的目标识别模型，其中，第一阶段同时利用正样本和负样本训练焊缝缺陷潜在区域识别模型，对原始焊缝图像中缺陷潜在区域进行识别，第二阶段仅利用负样本训练缺陷识别网络，在第一阶段识别出的缺陷潜在区域的基础上进行缺陷的精准识别，实现仅依赖少量正样本即可对焊缝缺陷进行精准识别的目的。
主权项：1.一种反向学习的不等厚焊缝缺陷X射线图像两阶段智能识别方法，其特征在于，包括：获取焊缝图像，建立第一数据集；所述焊缝图像中存在缺陷的图像为正样本，所述焊缝图像中不存在缺陷的图像为负样本；根据所述正样本建立第二数据集；将所述第一数据集输入预设的焊缝缺陷潜在区域识别模型，对所述焊缝缺陷潜在区域识别模型进行训练；将所述第二数据集输入预设的焊缝缺陷精准识别模型，对所述焊缝缺陷精准识别模型进行训练；获取待识别焊缝图像，将所述待识别焊缝图像输入训练完成的所述焊缝缺陷潜在区域识别模型识别获取所述待识别焊缝图像的缺陷潜在区域；将所述焊缝缺陷潜在区域进行切片获取切片图像，将所述切片图像作为训练完成的所述焊缝缺陷精准识别模型的输入，识别并标记其中存在缺陷潜在区域的所述切片图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆交通大学 一种反向学习的不等厚焊缝缺陷X射线图像两阶段智能识别方法及系统
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