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申请/专利权人：赛峰集团
摘要：本发明的一个方面涉及一种用于检测航空部件的缺陷的方法，包括：·在多个时期期间训练人工神经网络以提供针对图像的每个像素的缺陷概率，·对于每个时期并且对于验证集的每个图像，基于针对图像的每个像素的缺陷概率来创建缺陷概率矩阵，·对于每个时期，对于验证集的每个图像，基于缺陷概率矩阵来确定作为误报的函数的缺陷检测曲线，·基于缺陷检测曲线和业务标准来确定N个最佳时期的集合，·对于N个最佳时期中的每个时期，通过应用具有与所述时期相关联的参数的人工神经网络来检查待检查的图像，以便获得与所述训练时期相关联的被检查子图像。
主权项：1.一种用于从被细分为多个子图像201的航空部件的至少一个待测试图像200中检测航空部件的缺陷的方法100，所述方法100包括以下步骤：-在多个训练时期期间，监督训练101人工神经网络，所述人工神经网络被配置为提供针对训练图像200的训练子图像201的每个像素2010的缺陷概率，-对于每个训练时期以及对于验证集V1的每个图像200，根据合并针对验证集V1的图像200的每个子图像201的每个像素2010确定的缺陷概率来创建102缺陷概率矩阵，-对于每个训练时期，根据与所述训练时期相关联的缺陷概率矩阵来确定103作为误报的函数的缺陷检测曲线，-根据作为误报的函数的缺陷检测曲线和领域标准来确定104多个训练时期中的N个最佳训练时期的集合，N是大于或等于1的整数，-对于N个最佳时期中的每个训练时期，将具有与所述时期相关联的参数的人工神经网络应用105于待测试图像200的每个子图像201，以便获得与所述训练时期相关联的被测试子图像，对于待测试图像200的每个子图像201，合并106N个被测试子图像的结果矩阵以获得子图像201上存在缺陷的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 赛峰集团 用于检测航空部件上的缺陷的方法
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