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基于深度学习网络的射线图像缺陷识别方法

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文献出处
仪器仪表学报  2014年09期
机 构
四川大学制造科学与工程学院,重庆理工大学机械工程学院
基 金
重庆市基础与前沿研究计划基金(cstc2013jcyjA70009),国家自然科学基金青年基金(51075419)资助项目
关键词
射线图像论文  缺陷识别论文  深度学习论文  智能识别论文  神经网络论文
论文摘要

针对建立射线无损检测智能化信息处理平台的需要,提出一种基于深度学习网络的智能识别方法。以卷积神经网络结构为基础,结合径向基神经网络非线性映射能力,构建一种模拟视觉感知原理的深度学习网络结构,并提出一种网络结构自生长方法和参数学习方法;然后在获取注意区域的基础上,模拟人类大脑深度学习的层次感知系统,使可疑区域的像素灰度信号直接通过深度学习层次网络,通过卷积网络逐层挖掘可疑缺陷区域的本质特征;最后利用径向基网络部分实现对射线图像缺陷的直接智能识别。实验中对复杂射线图像的缺陷识别率超过91%,优于传统方法。实验表明该方法有较高的准确率和较好的适应性,能够满足射线无损检测智能化信息处理平台的需要。

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