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摘要:
传统固体火箭发动机无损检测图像判读工作存在人工识别效率低、图像数据分散及数据利用率低等问题.本文借助机器学习算法与计算机视觉技术,利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究,探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法,深入挖掘固体发动机无损检测数据的内在联系,找到潜在规律.本研究不仅为固体发动机无损检测图像判读提供了一种准确、高效的手段,同时,能够为发动机无损检测图像识别、测量、判读和发动机相关故障模式分析与故障诊断提供数据和决策支持,也能够为未来机器学习在固体发动机无损检测图像判读领域的深入应用提供实践探索和理论研究方面的参考.
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文献信息
篇名 基于机器学习的固体火箭发动机无损检测数据智能判读
来源期刊 国防科技 学科
关键词 固体发动机 机器学习 无损检测
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 装备动态
研究方向 页码范围 69-75
页数 7页 分类号 V435|TH878
字数 语种 中文
DOI 10.13943/j.issn1671-4547.2021.04.12
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研究主题发展历程
节点文献
固体发动机
机器学习
无损检测
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期刊影响力
国防科技
双月刊
1671-4547
43-1365/E
大16开
湖南长沙德雅路国防科学技术大学
42-37
1978
chi
出版文献量(篇)
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