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钢桥焊缝表观缺陷识别方法、设备及存储介质 

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申请/专利权人:长沙理工大学

摘要:本发明公开了一种钢桥焊缝表观缺陷识别方法、设备及存储介质,所述识别方法包括训练阶段和应用阶段,训练阶段包括构建样本数据集;构建缺陷识别模型,缺陷识别模型采用改进的AlexNet网络模型,改进的AlexNet网络模型包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一最大池化层、第三卷积层、平均池化层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第二最大池化层、第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层以及输出层;利用样本数据集对缺陷识别模型进行训练和验证,得到目标识别模型;应用阶段包括获取钢桥焊缝图像;利用目标识别模型对钢桥焊缝图像进行识别,得到钢桥焊缝的表观缺陷类别。本发明提高了缺陷识别的准确性和效率。

主权项:1.一种钢桥焊缝表观缺陷识别方法,所述识别方法包括训练阶段和应用阶段,其特征在于,所述训练阶段包括以下步骤:构建样本数据集,所述样本数据集包括多个样本数据,每个所述样本数据包括输入量和输出量,所述输入量为包含焊缝的图像,所述输出量为对应图像中焊缝的缺陷类别;构建缺陷识别模型,所述缺陷识别模型采用改进的AlexNet网络模型,所述改进的AlexNet网络模型包括依次连接的输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一最大池化层、第三卷积层、平均池化层、第四卷积层、第五卷积层、第六卷积层、第二最大池化层、第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层以及输出层;其中,所述第一卷积层和第二卷积层的卷积核大小为5×5,步长为2;所述第三卷积层的卷积核大小为5×5,步长为1;所述第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层的卷积核大小为3×3,步长为1;所述第一最大池化层和第二最大池化层的池化核大小为3×3,步长为1;改进的AlexNet网络模型中的激活函数采用LeakyReLU函数,具体表达式为: 其中,x表示激活函数的输入,α表示常数;利用所述样本数据集对所述缺陷识别模型进行训练和验证,得到目标识别模型;所述应用阶段包括以下步骤:获取钢桥焊缝图像;利用所述目标识别模型对所述钢桥焊缝图像进行识别,得到钢桥焊缝的表观缺陷类别。

全文数据:

权利要求:

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