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基于深度学习的航空发动机保险状态检测方法

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本发明公开了一种基于深度学习的航空发动机保险状态检测方法，本发明提供了一种基于深度学习的航空发动机保险状态检测方法，即识别图片中的保险丝、签封、螺母，并判断螺母受保险丝牵引受力方向等属性，判断保险状态是否合格。在获取图片后，通过深度学习模型，进行特征提取、目标定位和分类、目标轮廓切割、属性特征提取、属性判断，并定制化输出结果。本发明改变了传统的依靠人工进行检测并手动进行记录的方法，能够大幅度提高航空保险状态检测的准确率和效率，同时能够将是识别照片进行集中保存，便于后期对其进行查证。

著录项

公开/公告号CN111325735A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-23

原文格式PDF
申请/专利权人杭州测质成科技有限公司;
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申请/专利号CN202010117406.3
发明设计人郑会龙;
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申请日2020-02-25
分类号
代理机构镇江基德专利代理事务所(普通合伙);
代理人邓月芳
地址 311231 浙江省杭州市杭州萧山科技城304-41室(萧山区钱江农场)
入库时间 2023-12-17 09:46:46

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20200225

实质审查的生效
2020-06-23

公开

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