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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校
摘要：本发明属于焊接技术和计算机视觉技术领域，公开了一种基于深度学习的埋弧焊管焊缝缺陷判定方法。针对收集到的SEQ、IMG、DCM格式埋弧焊管焊缝缺陷数据，均使用二进制方式读取，保存为JPG格式的图像文件，获取焊缝图像。AEDetNet网络用于通过卷积神经网络CNN提取图像特征，并使用特征金字塔网络FPN构建多尺度特征图，最终通过一系列锚框anchorboxes在这些特征图上进行分类和回归，实现焊缝缺陷的分类和定位。本方法设计的AEDetNet网络增强了特征提取和表示能力，使网络能够更好地捕捉和强调重要特征，提高了焊缝缺陷识别的准确性。本方法能够在多尺度上进行缺陷分类和定位，增强了模型对不同尺寸缺陷的检测能力。
主权项：1.一种基于深度学习的埋弧焊管焊缝缺陷判定方法，其特征在于，具体如下：针对收集到的SEQ、IMG、DCM格式埋弧焊管焊缝缺陷数据，均使用二进制方式读取，保存为JPG格式的图像文件，获取焊缝图像；AEDetNet网络用于通过卷积神经网络CNN提取图像特征，并使用特征金字塔网络FPN构建多尺度特征图，最终通过一系列锚框anchorboxes在这些特征图上进行分类和回归，实现焊缝缺陷的分类和定位。
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