基于深度学习的焊缝缺陷X射线图像分类方法

• 作者: 李真 马丽 高敬礼
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 焊缝缺陷分类 阈值分割
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.08.012

摘要

针对工业领域中的焊缝缺陷分类难题,文中提出一种基于深度学习的分类方法,该方法借助图像分割技术形成专用的焊缝缺陷数据集,通过在数据集上的训练,使深度网络自动提取出缺陷特征并根据学到的特征对新分割出的缺陷区域进行分类,进而达到焊缝图像缺陷自动分类的目标.实验结果表明,该方法能够以96％的精度应用于目标场景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马丽	平顶山学院计算机学院	61	170	7.0	10.0
2	高敬礼	平顶山学院计算机学院	14	23	3.0	4.0
3	李真	平顶山学院计算机学院	8	11	3.0	3.0