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申请/专利权人：舟山市质量技术监督检测研究院
摘要：本发明公开基于红外热成像和深度学习的焊缝缺陷检测系统及方法，检测系统包括控制端、温控模块、厚度检测模块、热信号处理模块、特征提取模块、智能检测模块、接收端，控制端控制温控模块的升降温程度、厚度检测模块的厚度检测、热信号处理模块的热信号处理、特征提取模块的缺陷特征提取以及智能检测模块的缺陷智能检测；温控模块通过主动与被动激励相结合增强钢材试样表面温度；厚度检测模块通过厚度检测探头收集试样数据，并将其传输到接收端。本发明通过增加主动热激励源的方式来增强被检测对象表面的热辐射，得到温度差异更明显的热图，以提高检测精度，利于掌握石化管道和油罐检测智能作业装备技术，保障石化企业安全高效生产运营。
主权项：1.基于红外热成像和深度学习的焊缝缺陷检测系统，其特征在于，所述检测系统包括控制端、温控模块、厚度检测模块、热信号处理模块、特征提取模块、智能检测模块、接收端，通过所述控制端控制所述温控模块的升降温程度、所述厚度检测模块的厚度检测、所述热信号处理模块的热信号处理、所述特征提取模块的缺陷特征提取以及所述智能检测模块的缺陷智能检测；所述温控模块通过主动与被动激励相结合增强钢材试样表面温度；所述厚度检测模块通过厚度检测探头收集试样数据，并将其传输至接收端；所述热信号处理模块对红外热像仪采集的热信号序列进行感兴趣区域截取、平滑滤波降噪及去趋势项处理；所述特征提取模块从处理后的热信号数据中提取缺陷的特征信息；所述智能检测模块利用深度神经网络模型对提取的特征数据进行分析，实现焊缝内部缺陷的智能检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 舟山市质量技术监督检测研究院 基于红外热成像和深度学习的焊缝缺陷检测系统及方法
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