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基于深度学习的钢筋端面检测系统 

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申请/专利权人:河北工业大学

摘要:本发明公开了基于深度学习的钢筋端面检测系统,包括图像采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、深度学习模型训练模块、模型评估模块、检测执行模块、用户界面模块、数据管理与存储模块;本发明通过使用深度学习模型,实现钢筋端面的自动化检测,减少了人工干预,系统可以处理大量的图像数据,采用部署的模型进行实时检测,能够快速响应新采集的图像数据,并在实时场景下进行钢筋端面的分析和识别,检测结果以可视化的形式展示给操作员,通过在图像上标记缺陷位置和类型,本发明结合数据记录和反馈机制能够帮助系统不断改进和优化,提高检测的准确性和稳定性,同时也为用户提供了更好的服务和支持。

主权项:1.基于深度学习的钢筋端面检测系统,其特征在于,包括图像采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、深度学习模型训练模块、模型评估模块、检测执行模块、用户界面模块、数据管理与存储模块;所述图像采集模块用于采集钢筋端面图像、照明控制和图像传输;所述数据预处理模块用于图像去噪、增强和ROI提取;所述特征提取模块用于纹理分析、边缘检测和形状分析;所述深度学习模型训练模块用于数据标注、模型选择和训练执行;所述模型评估模块用于交叉验证、性能指标计算和错误分析;所述检测执行模块用于模型加载、实时检测和结果输出;所述用户界面模块用于提供交互界面、结果展示和警告;所述数据管理与存储模块用于数据存储、备份和访问控制。

全文数据:

权利要求:

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