基于人工智能的底片评片的自动检测识别方法

本发明公开了一种基于人工智能的底片评片的自动检测识别方法，步骤为：首先，将叶片的照片数字化处理，变成电脑可识别的数据。然后，人工标定每个缺陷的种类和位置，以便创建一个缺陷样本库。接着，从叶片上切取局部缺陷区域的图像，对这些图像进行数据扩充，同时修正对应的标签，以便构建深度学习模型的训练数据。接下来，建立一个专门用于检测和识别飞机发动机叶片缺陷的深度学习网络。使用已经准备好的数据对这个深度学习网络进行训练。一旦训练完成，依据训练得到的参数，创建一个自动检测和识别模型。最后，将数字图像输入到这个模型中，它将自动检测和识别叶片上的缺陷，同时给出缺陷的位置。