摘要
本发明公开了一种相控阵PA面积型缺陷影像自动识别方法及系统,涉及图像分析领域,本发明通过对EPVT图像分类模型进行训练和测试,使得EPVT图像分类模型对于扫图像和扫图像具有较好的分类性能,可以判定相控阵PA上是否存在面积型缺陷;再对扫图像、扫图像进行特征数据提取,从而便于后续对双层孪生神经网络模型进行训练和测试,使得双层孪生神经网络模型对扫图像、扫图像具有较好的分类效果,根据分类结果,可以得到扫图像、扫图像对应的相控阵PA上的面积型缺陷类型;从而在对待识别的相控阵PA的图像进行识别时,可以快速且准确的判定出面积型缺陷是否存在以及存在的面积型缺陷的类型。
技术关键词
图像分类模型
孪生神经网络
相控阵
自动识别方法
图像特征数据
图像特征提取
矩阵
影像
分类特征
特征数据提取
误差
边缘检测算子
图像采集模块
物体
特征提取模块
图像分析
识别模块
波形
系统为您推荐了相关专利信息
网络部署
鉴别方法
样本
构建机器学习模型
局部离群检测方法
孪生神经网络
类别识别方法
原型
光纤
数字低通滤波器
糖尿病视网膜病变
图像分类系统
注意力
图像分类方法
模块
液晶光学相控阵
栅瓣抑制方法
远场光场
周期
遗传算法
辅助驾驶方法
深度学习模型
图像特征数据
因子
解析设备