一种基于AI的工业孔壁缺陷检测系统及识别算法.pdf
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一种基于AI的工业孔壁缺陷检测系统及识别算法.pdf
本发明涉及缺陷检测技术领域,具体地说,涉及一种基于AI的工业孔壁缺陷检测系统及识别算法。其包括数据采集单元、数据预处理单元、特征提取单元、缺陷检测单元和损失函数单元;数据采集单元用于将被摄取目标转换成图像信号,数据预处理单元用于将数据采集单元采集的图像信号进行数据增广,并将训练集和测试集中的图像减去均值,特征提取单元用于图像最优化每个节点权重系数及偏置;缺陷检测单元用于根据特征提取单元中的图像特征确定检测缺陷位置的中心点;本发明只需将图片转换为图像信号,就可获取缺陷位置和种类,解放肉眼观察,统一检测标准,
一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统.pdf
本发明公开了一种基于图像AI识别算法的变压器表面缺陷检测系统,具体涉及变压器检测领域,包括数据采集提取单元、缺陷检测单元、数据管理云终端以及PLC控制器。本发明通过视频、图像方式进行信息采集,利用图像获取识别模块进行识别,再由特征分类提取模块进行清洁度、划痕、表面锈迹、表面logo及表面文字等信息提取,而数据采集提取完毕后,经数据传输给检测单元,则中央处理器控制清洁度检测模块、锈迹检测模块、划痕检测模块、logo检测模块进行实时检测,同时将数据与参数设定模块设定的标准数据进行实时对比,从而达到实时监造目的
一种基于AI深度学习算法的表面缺陷检测方法.pdf
本发明公开了一种基于AI深度学习算法的表面缺陷检测方法,包括如下步骤:建立基础卷积神经分类网络,并插入Coordinate注意力机制模块,然后在大型数据集图像网上进行预训练获得预训练权重,保存权重;将待检测图片输入建立的卷积神经网络,获得多个特征图与注意力图;由得到的注意力图指导进行数据增强;将获取到的注意力图与特征图进行双线性注意力叠加的全局平均池化,以得到特征向量,而后拼接成为特征矩阵;构建网络的损失函数,设置网络的超参数并采用带有弱标签的数据集以进行训练。本发明通过替代的弱注释来减少人类在图像标记方
一种基于AI算法的垃圾分类识别系统.pdf
本发明的实施例公开一种基于AI算法的垃圾分类识别系统,涉及图像识别技术领域。所述系统,包括:垃圾桶,所述垃圾桶包括多个不同分类的垃圾容纳区;图像采集装置,用于采集用户投入所述垃圾桶的当前垃圾的垃圾图像;AI识别模块,用于基于预设AI算法对所述垃圾图像进行垃圾识别,确定所述当前垃圾的垃圾类别,生成当前垃圾的垃圾分类信息发送给投放模块;投放模块,用于根据所述当前垃圾的垃圾分类信息,将当前垃圾投放到所述垃圾桶内相应分类的垃圾容纳区内。本发明能够智能识别垃圾分类并进行自动分类投放,给居民提供了方便并为推行垃圾分类
基于视觉识别的缺陷检测方法及系统.pdf
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