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摘要:本发明公开了一种用于航空涡轮叶片中子图像的残芯检测与分级方法,包括获取待测的航空涡轮叶片的中子图像,并对叶片中子图像进行增强处理;将增强处理后的叶片中子图像输入预先训练好的残芯检测模型中,输出残芯检测结果图像,包含无残芯的正常图像和有残芯的异常图像两种类型,其中基于采用改进的PatchSVDD模型训练获得残芯检测模型;对残芯检测结果图像进行残芯区域识别,根据识别出的残芯区域的大小,按照设定的等级对有残芯的异常图像进行分类,实现对航空涡轮叶片的残芯分级。本发明提高了对航空涡轮叶片中子图像的残芯检测准确度,并对检测结果进行量化评估,有助于工业生产实践中提高脱芯效率。
主权项:1.一种用于航空涡轮叶片中子图像的残芯检测与分级方法,其特征在于,包括以下步骤:S10、获取待测的航空涡轮叶片的中子图像,并对叶片中子图像进行增强处理;S20、将增强处理后的叶片中子图像输入预先训练好的残芯检测模型中,输出残芯检测结果图像,包含无残芯的正常图像和有残芯的异常图像两种类型,其中残芯检测模型基于PatchSVDD模型构建,采用扩张残差网络DRN代替作为特征提取网络,并在扩张残差网络DRN的输出位置添加高效通道注意力ECA模块;S30、对残芯检测结果图像进行残芯区域识别,根据识别出的残芯区域的大小,按照设定的等级对有残芯的异常图像进行分类,实现对航空涡轮叶片的残芯分级。
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百度查询: 四川轻化工大学 一种用于航空涡轮叶片中子图像的残芯检测与分级方法
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