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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明公开了基于深度学习的钢筋端面检测系统，包括图像采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、深度学习模型训练模块、模型评估模块、检测执行模块、用户界面模块、数据管理与存储模块；本发明通过使用深度学习模型，实现钢筋端面的自动化检测，减少了人工干预，系统可以处理大量的图像数据，采用部署的模型进行实时检测，能够快速响应新采集的图像数据，并在实时场景下进行钢筋端面的分析和识别，检测结果以可视化的形式展示给操作员，通过在图像上标记缺陷位置和类型，本发明结合数据记录和反馈机制能够帮助系统不断改进和优化，提高检测的准确性和稳定性，同时也为用户提供了更好的服务和支持。
主权项：1.基于深度学习的钢筋端面检测系统，其特征在于，包括图像采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、深度学习模型训练模块、模型评估模块、检测执行模块、用户界面模块、数据管理与存储模块；所述图像采集模块用于采集钢筋端面图像、照明控制和图像传输；所述数据预处理模块用于图像去噪、增强和ROI提取；所述特征提取模块用于纹理分析、边缘检测和形状分析；所述深度学习模型训练模块用于数据标注、模型选择和训练执行；所述模型评估模块用于交叉验证、性能指标计算和错误分析；所述检测执行模块用于模型加载、实时检测和结果输出；所述用户界面模块用于提供交互界面、结果展示和警告；所述数据管理与存储模块用于数据存储、备份和访问控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 基于深度学习的钢筋端面检测系统
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