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一种基于深度学习的铁路火车轮对表面缺陷检测方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习的铁路火车轮对表面缺陷检测方法

专利类型：发明专利

发明人：姚苏恒，马宗钦，何雨春，张费扬，曾勇，卢倩

申请号：CN202210275042.0

申请日：20220321

公开号：CN114663385A

公开日：

20220624

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的铁路火车轮对表面缺陷检测方法，包括以下步骤：(1)通过火车轮对表面缺陷检测系统对火车轮对表面图像采集；(2)对采集的表面图像标注，通过数据增强的方式扩充火车轮对图像，并将增强后的图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；(3)建立基于深度学习的火车轮对表面缺陷检测模型，分批次将训练集和验证集输入火车轮对表面缺陷检测模型进行训练，得到训练后的火车轮对表面缺陷检测模型；(4)将测试的数据集输入训练后的火车轮对表面缺陷检测模型，得到测试集图像中缺陷的形状与位置。本发明通过对样本图像的学习，提取样本中的缺陷特征信息，避免了对缺陷图像中存在的细微缺陷漏检，提高了检测精度和检测速度。

申请人：盐城工学院

地址：224051 江苏省盐城市迎宾大道9号

国籍：CN

代理机构：南京苏高专利商标事务所(普通合伙)

代理人：郭楠

本文发布于:2024-09-22 21:17:12，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/2/415402.html

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