一种基于深度学习和图像处理技术的锅炉内壁缺陷识别方法

本发明公开了一种基于深度学习和图像处理技术的锅炉内壁缺陷识别方法，包括以下步骤：收集大量的锅炉内壁图像数据；对采集到的图像数据进行预处理；对预处理后的图像进行特征提取；构建深度学习模型；使用标注数据训练深度学习模型；使用独立的测试数据集评估训练好的模型性能；对模型输出进行后处理；实现对锅炉内壁的实时监测；定期更新模型，以适应新的数据和环境变化。本发明中的深度学习模型能够学习复杂的图像特征，从而提高内壁缺陷的准确识别能力，通过大量的标注数据和训练，模型可以更好地理解正常状态和各种类型的缺陷，提高了识别的准确性和可靠性，减少了误报和漏报的情况，系统能够在更广泛的条件下稳健地工作。