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基于图像识别的微观缺陷处理方法、装置及计算机设备

摘要

本发明涉及一种基于图像识别的微观缺陷处理方法、装置及计算机设备,所述方法包括获取输入图像,对输入图像进行预处理,得到待识别图像,利用训练好的深度学习模型对待识别图像进行分割识别,输出识别结果,根据识别结果的确定缺陷类型,根据缺陷类型对识别结果进行后处理与统计,其中,深度学习模型基于解码器‑编码器网络结构构建,编码器与解码器以拼接的方式将两者中相同尺寸的特征图进行融合。本发明通过训练好的深度学习模型对激光原位合金化样品的图像进行识别,在识别缺陷类型后,针对缺陷类型进行相应处理与统计,本申请将传统数字图像处理方法与深度学习方法相结合,用于缺陷的高效标记和集成识别与统计,识别精度高,实现方式更简单。

著录项

  • 公开/公告号CN115311235A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-11-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国钢研科技集团有限公司;

    申请/专利号CN202210954244.8

  • 申请日2022-08-10

  • 分类号G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/194;G06T7/62;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京细软智谷知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人刘晓丹

  • 地址 100089 北京市海淀区学院南路76号

  • 入库时间 2023-06-19 17:30:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-08

    公开

    发明专利申请公布

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