一种射线底片中小缺陷检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202011206236.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112465746A | 公开（公告）日 | 2021-03-09 |
| 申请公布号 | CN112465746A | 申请公布日 | 2021-03-09 |
| 分类号 | G06T7/62(2017.01)I;G06K9/32(2006.01)I;G06T7/90(2017.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06T7/00(2017.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李海华;宋小平;朱江;王冰;隋丰安;童建军;张月虎;汪红兵;李莉 | 申请（专利权）人 | 新疆天维无损检测有限公司 |
| 代理机构 | 北京市广友专利事务所有限责任公司 | 代理人 | 张仲波 |
| 地址 | 834000新疆维吾尔自治区克拉玛依市塔河路8号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供一种射线底片中小缺陷检测方法，属于工业数字图像的小目标检测技术领域。所述方法包括：将标注焊缝缺陷的原始图片中的蓝色通道替换为显著性图；构建深度卷积神经网络；其中，所述深度卷积神经网络包括：提取焊缝缺陷特征的残差网络、将残差网络提取的不同层次特征图进行融合的多尺度特征金字塔网络和从多尺度特征金字塔网络输出的特征图中提取缺陷候选框的区域推荐网络；利用显著图和原始图片对构建的深度卷积神经网络进行训练，以便训练好的深度卷积神经网络对焊缝缺陷进行检测。采用本发明，能够在提高射线底片中小缺陷检测准确率的同时，提高检测效率。 |
