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申请/专利权人：重庆交通大学
摘要：本发明公开了一种基于图像识别算法实时检测金属锈蚀深度的方法及系统，通过采用图像识别算法来检测锈蚀深度，根据已有检测结果构建大型金属构件形貌特征和锈蚀深度的数据库，并通过图片匹配的方式实时反馈金属构件的锈蚀深度。保证了金属锈蚀状态和服役寿命的长期稳定追踪和预测，实现了为客户端实时检测提供准确及时的锈蚀数据，减少了现场检测的试验工作体量和工作成本。相比于传统的检测方法，本方法可极大程度地减少检测的频次和工作量，以及可更智能更实时地检测锈蚀的程度。利用锈蚀形貌与锈蚀深度相关联，不同的形貌有不同的深度来检测金属构件的锈蚀深度，减少大规模现场检测的工作量，同时提供长期检测的理论支撑。
主权项：1.基于图像识别算法实时检测金属锈蚀深度的方法，其特征在于：包括以下步骤：获取检测点的细观形貌图像；获取检测点的锈蚀深度样本；根据检测点的细观形貌图像和锈蚀深度建立细观数据库；所述细观数据库用于存储检测点位置与锈蚀深度的对应关系；获取金属构件待检测点的广角形貌图像；所述广角形貌图像为包含有若干个检测点的细观形貌图像；构建分层树状匹配模型，所述分层树状匹配模型用于通过索引广角形貌图像中的检测点的细观形貌图像；根据通过索引细观数据库中细观形貌图像确定锈蚀深度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆交通大学 基于图像识别算法实时检测金属锈蚀深度的方法及系统
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