一种基于卷积神经网络的红外热像无损检测方法，属于图像识别领域。现有的目前卷积神经网络的无损检测未能在红外成像上应用的问题。一种基于卷积神经网络的红外热像无损检测方法，包括如下步骤：布置红外图像数据采集场景，采集待测物的具有缺陷的红外图像；对采集到的待测物的具有缺陷的红外图像进行增强和降噪处理，完成预处理过程；利用预处理后的待测物的具有缺陷的红外图像，进行数据集增广及构建；融合VGG16和DenseNet169网络的模型，并利用数据集对该融合模型进行训练和测试识别；利用融合的网络模型，对待测物的具有缺陷的红外图像中的缺陷进行识别及检测。本发明检测方法的识别精度达到98.5％。
声明：
“基于卷积神经网络的红外热像无损检测方法” 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)
925
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
