一种激光熔覆过程中裂纹识别的方法

    公开(公告)号:CN111860290A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010687455.0

    申请日:2020-07-16

    Abstract: 本发明属于红外图像以及图像识别技术领域,提供一种激光熔覆过程中裂纹识别的方法。使用红外热像仪,采集不同加工参数条件下,加工镍基合金激光熔覆过程的红外图像,并对红外图像进行图像ROI的提取;使用残差卷积自编码器对提取的红外图像进行降噪处理;使用着色探伤法对不同加工参数下加工的工件表面进行处理,观察工件表面的裂纹情况,分为严重与不严重,并按裂纹严重程度对重构图像进行分类;用多尺度卷积神经网络对去燥后的重构图像进行处理,将重构图像按裂纹的程度不同分为多组数据,每组数据按比例分为训练数据与测试数据,将训练数据输入到多尺度卷积神经网络中进行训练,训练后使用测试数据测试网络的准确度,确保网络的准确性。

    一种激光熔覆过程中裂纹识别的方法

    公开(公告)号:CN111860290B

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202010687455.0

    申请日:2020-07-16

    Abstract: 本发明属于红外图像以及图像识别技术领域,提供一种激光熔覆过程中裂纹识别的方法。使用红外热像仪,采集不同加工参数条件下,加工镍基合金激光熔覆过程的红外图像,并对红外图像进行图像ROI的提取;使用残差卷积自编码器对提取的红外图像进行降噪处理;使用着色探伤法对不同加工参数下加工的工件表面进行处理,观察工件表面的裂纹情况,分为严重与不严重,并按裂纹严重程度对重构图像进行分类;用多尺度卷积神经网络对去燥后的重构图像进行处理,将重构图像按裂纹的程度不同分为多组数据,每组数据按比例分为训练数据与测试数据,将训练数据输入到多尺度卷积神经网络中进行训练,训练后使用测试数据测试网络的准确度,确保网络的准确性。

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