摘要
本申请涉及一种自适应动态卷积的CT探伤检测方法、装置、设备及介质,其中方法包括:获取电子部件的待识别CT图像;对待识别CT图像进行预处理,得到基础CT图像;通过自适应动态卷积的卷积神经网络模型对基础CT图像进行特征提取和特征分类处理,得到分类结果;基于分类结果对待识别CT图像进行缺陷检测,得到目标检测结果。本申请能够适应锂电池内部的创伤缺陷大小各异且变化多端的情况,有利于提高锂电池内部缺陷检测的准确性。
技术关键词
探伤检测方法
卷积神经网络模型
动态
输出特征
编码器
图像分割
基础
解码器
探伤检测装置
内部缺陷检测
上采样
生成训练数据
融合特征
图像获取单元
回归技术
可读存储介质
定位缺陷
梯度下降法
阈值方法
系统为您推荐了相关专利信息
图像自动识别系统
特征金字塔网络
数据采集模块
光照
识别模型训练
近红外光谱传感器
智能控制方法
生理
睡眠舱
梯度下降法
生成对抗网络模型
数据生成方法
步态识别
步态特征
度量
轮廓曲线
非瞬时性计算机可读存储介质
三维点云扫描技术
初始轮廓
动态规划算法
编译技术
分形特征
图像特征数据
纠错
生成多项式