本发明公开一种针对小样本的航天
复合材料夹杂缺陷的深度学习检测方法及系统，通过X射线无损检测技术获取相关航天复合材料的图像，构造模型的训练数据集，然后构建一个迁移学习特征提取网络，并将其与faster‑rcnn对象检测网络进行结合，最终形成一个针对小样本数据集的对象检测迁移学习网络模型。本模型能较准确的检测出经过X射线无损检测技术获取到的航天复合材料图像中的夹杂缺陷的位置，使得整个检测过程更加自动化，从而节约了大量人工成本。
声明：
“针对小样本的航天复合材料夹杂缺陷的深度学习检测方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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来源：北方有色网
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