本發明基于機器視覺的材料缺陷智能檢測系統,包括:數據采集模塊;深度學習訓練數據模塊:用于神經網絡識別的基礎訓練庫圖片素材,包含基本的待識別的各種缺陷明顯的素材數據庫;機器學習識別過程中增加的特征庫;當對材料斷層裂紋的識別率提升到了一定程度后的成熟訓練庫;測量模塊;卷積神經網絡算法模塊:對圖像各種缺陷的特征提取,分類計算,卷積計算,深化學習過程,迭代檢測;訓練庫:包括基礎數據庫、深入學習庫和成熟型各種缺陷特征庫,訓練庫是該軟件寶貴的學習資源,也是軟件越發走向成熟的必然結果和有力保障,深度學習智能圖像識別技術會將訓練庫迭代優化到越發精準的磁性材料裂紋數據;以及結構輸出模塊。
聲明:
“基于機器視覺的材料缺陷智能檢測系統及方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)