基于一致性多尺度度量学习的焊缝缺陷识别方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于一致性多尺度度量学习的焊缝缺陷识别方法,涉及管道焊缝缺陷识别技术领域。首先通过工业X射线探伤仪对管道焊缝进行探伤,采集到X射线图像的正常样本和缺陷样本;其次将采集到的图像通过设计的整体特征映射模型进行全局特征和局部特征的提取,该映射模型包括全局特征映射模型、局部特征映射模型和映射空间一致性模型;最后将提取到的局部特征和全局特征进行特征融合,并利用融合后的特征进行多缺陷识别模型的训练,最后利用训练好的多缺陷识别模型实现焊缝缺陷的识别。该方法基于一致性多尺度度量学习进行局部全局特征提取,并通过局部全局特征融合,提高了多缺陷识别的准确率。

基本信息
专利标题 :
基于一致性多尺度度量学习的焊缝缺陷识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114418929A
申请号 :
CN202111392250.0
公开(公告)日 :
2022-04-29
申请日 :
2021-11-19
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
刘金海刘晓媛曲福明王雷左逢源赵贺
申请人 :
东北大学
申请人地址 :
辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
代理机构 :
沈阳东大知识产权代理有限公司
代理人 :
李在川
优先权 :
CN202111392250.0
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06N3/04  G06K9/62  G06V10/80  G06V10/774  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-20 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20211119
2022-04-29 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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