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申请/专利权人：中国二十二冶集团有限公司;同济大学
摘要：本发明涉及焊缝质量检测领域，具体为一种基于半监督迁移学习的焊缝缺陷检测方法，包括采集原始图像；创建数据集P1和数据集P2；对数据集P2中的增强图像进行预处理；搭建基于半监督迁移学习的多域学习网络；将数据集P1中未标记有焊缝特征的增强图像输入主干网络以对主干网络进行训练，同时得到主干网络输出的带有图像焊缝特征预测标记的二级增强图像，将训练后的主干网络的网络参数输入二级网络；利用预处理后的数据集P2以及二级增强图像对二级网络进行训练；将包含待检测焊缝质量的检测图像输入训练后的多域学习网络，得到标记有焊缝和孔隙缺陷的语义化分割图像，并基于语义化分割图像评估焊缝质量；可替代人工检查，无需频繁的人工巡检。
主权项：1.一种基于半监督迁移学习的焊缝缺陷检测方法，其特征在于，包括：S1、采集包含焊缝的原始图像；S2、对原始图像进行数据增强得到增强图像，并将增强图像划分为数据集P1和数据集P2；S3、对数据集P2中的增强图像进行预处理，得到标记焊缝特征的掩膜图像数组和增强图像数组；S4、搭建基于半监督迁移学习的多域学习网络，多域学习网络包括主干网络和二级网络；S5、将数据集P1中未标记有焊缝特征的增强图像输入主干网络以对主干网络进行训练，同时得到主干网络输出的带有图像焊缝特征预测标记的二级增强图像，将训练后的主干网络的网络参数输入二级网络；S6、利用预处理后的数据集P2以及主干网络输出的二级增强图像对二级网络进行训练；S7、将包含待检测焊缝质量的检测图像输入训练后的多域学习网络，得到标记有焊缝和孔隙缺陷的语义化分割图像，并基于语义化分割图像评估焊缝质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国二十二冶集团有限公司 同济大学 基于半监督迁移学习的焊缝缺陷检测方法
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