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申请/专利权人：南昌大学
摘要：本发明提供了一种GMAW焊缝缺陷检测方法及系统，涉及图像处理领域。所述检测方法包括以下步骤：采集焊缝图像数据，基于所述图像数据进行预处理后构建数据集；基于61HW模块和5HWLQD1HW模型构建65HWLQD1HW模型；在所述65HWLQD1HW模型的特征融合网络中增加特征融合模块，构建焊缝缺陷检测模型；基于所述数据集迭代训练所述焊缝缺陷检测模型，得到训练完成的缺陷检测模型；将待检测的图像数据输入所述训练完成的缺陷检测模型中，得到检测结果。本发明提出的方法，实现了高精度高效率的自动检测，改善了现有检测技术难以准确测定缺陷的形状、大小和位置的问题。
主权项：1.一种GMAW焊缝缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集焊缝图像数据，基于所述图像数据进行预处理后构建数据集；基于SENet模块和RetinaNet模型构建SE-RetinaNet模型；在所述SE-RetinaNet模型的特征融合网络中增加特征融合模块，构建焊缝缺陷检测模型；基于所述数据集迭代训练所述焊缝缺陷检测模型，得到训练完成的缺陷检测模型；将待检测的图像数据输入所述训练完成的缺陷检测模型中，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学 一种GMAW焊缝缺陷检测方法及系统
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