专利名称: |
基于卷积神经网络的长输管道焊缝检测系统及方法 |
摘要: |
本发明公开了一种基于卷积神经网络的长输管道焊缝检测系统及方法,包括C1层特征映射图模块、S2层特征映射图模块、C3层特征映射图模块;C1层特征映射图模块用于输入的图像通过和三个可训练的滤波器进行卷积,卷积后在C1层产生三个特征映射图;S2层特征映射图模块用于将上述C1层的特征映射图加权值和偏置后,通过一个sigmoid数得到三个S2层的特征映射图;C3层特征映射图模块用于将上述S2层特征映射图模块的映射图再经过滤波得到C3层的特征映射图。本发明使用卷积神经网络,提高焊缝判断准确率;使用搭载卷积神经网络设备对长输管道焊缝检测,从而避免人工检测面临风险。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
江苏;32 |
申请人: |
苏州赛克安信息技术有限公司 |
发明人: |
李建平;张方舟;何春霞;徐江;霍昃毓;赵健成;杨丽娜 |
专利状态: |
有效 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201810585115.X |
公开号: |
CN109001211A |
代理机构: |
常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 |
代理人: |
滕诣迪 |
分类号: |
G01N21/88(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G;G01;G06;G01N;G06N;G01N21;G06N3;G01N21/88;G06N3/04 |
申请人地址: |
215500 江苏省苏州市常熟市高新技术产业开发区湖山路333号同济科技广场4楼403室 |
主权项: |
1.一种基于卷积神经网络的长输管道焊缝检测系统,其特征在于:包括C1层特征映射图模块、S2层特征映射图模块、C3层特征映射图模块;C1层特征映射图模块用于输入的图像通过和三个可训练的滤波器进行卷积,卷积后在C1层产生三个特征映射图;S2层特征映射图模块用于将上述C1层的特征映射图加权值和偏置后,通过一个sigmoid数得到三个S2层的特征映射图;C3层特征映射图模块用于将上述S2层特征映射图模块的映射图再经过滤波得到C3层的特征映射图。 |
所属类别: |
发明专利 |